Python: 多进程的分布式进程multiprocessing.managers

multiprocessing.managers

在Thread和Process中，应当优选Process，因为Process更稳定，而且，Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。

Python的multiprocessing模块不但支持多进程，其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。一个服务进程可以作为调度者，将任务分布到其他多个进程中，依靠网络通信。由于managers模块封装很好，不必了解网络通信的细节，就可以很容易地编写分布式多进程程序。

Server process

Manager()返回一个manager对象。它控制一个服务器进程，这个进程会管理Python对象并允许其他进程通过代理的方式来操作这些对象。

manager对象支持多种类型。例子见下：

from multiprocessing import Process, Manager
 
def f(d, l):
    d[1] = ""
    d[""] = 2
    d[0.25] = None
    l.reverse()
 
if __name__ == '__main__':
    with Manager() as manager:
        d = manager.dict()   　　　　#产生一个代理对象d
        l = manager.list(range(10))
 
        p = Process(target=f, args=(d,l))
        p.start()
        p.join()
 
        print(d)
        print(l)

解释:

with语句：见这篇文章

with 语句是从 Python 2.5 开始引入的一种与异常处理相关的功能（2.5 版本中要通过 from __future__ import with_statement 导入后才可以使用），从 2.6 版本开始缺省可用（参考 What's new in Python 2.6? 中 with 语句相关部分介绍）。

with 语句适用于对资源进行访问的场合，确保不管使用过程中是否发生异常都会执行必要的“清理”操作，释放资源，比如文件使用后自动关闭、线程中锁的自动获取acquire和release等。

⚠️，with语句的实现类似try..finally。

代理对象：

• 指向其他共享对象的对象。
• 共享对象也可以说是代理 指涉 的对象。
• 多个代理对象可能指向同一个指涉对象。

代理对象代理了指涉对象的一系列方法调用(虽然并不是指涉对象的每个方法都有必要被代理)。通过这种方式，代理的使用方法可以和它的指涉对象一样:

>>> from multiprocessing import Manager
>>> manager = Manager()
>>> l = manager.list([i*i for i in range(10)])
>>> print(l)
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> print(repr(l))
<ListProxy object, typeid 'list' at 0x...>
>>> l[4]
16
>>> l[2:5]
[4, 9, 16]

上面使用了list(), dict()方法

管理器的特点：

服务器进程管理器比使用共享内存对象更灵活，它们支持二进制对象类型。

同时，一个单独的manager可以被网络上的不同计算机的进程共享。

缺点是比使用shared memory慢。

使用manager对象可以创建一个共享queue。具体见下一章节：

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Managers

Managers提供了创建一种数据的方法，这个数据可以被不同的进程共享。这种共享也包括通过网络在不同计算机的进程上共享。

multiprocessing.Manager()

返回一个已启动的SyncManager对象（BaseManager的子类的实例对象），用于在进程之间分享数据。

SyncManager对象（点击查看方法）对应一个已经启动的子进程，它拥有一系列方法，可以为大部分常用数据类型创建并返回 代理对象 代理，用于进程间同步。甚至包括共享列表和字典。（