Python 中multiprocessing 的 Manager模块

在 Python 的 multiprocessing 模块中，Manager 是一个用于跨进程共享数据的工具。由于多进程之间内存空间相互独立（不同于多线程共享同一内存），普通的变量、列表、字典等无法直接在进程间共享，而 Manager 提供了一种便捷的方式来创建可在多个进程间安全共享的对象。
Manager 的核心作用
Manager 通过创建一个服务器进程（manager process）来管理共享对象，其他进程通过网络连接（本地进程间通信）访问这个服务器进程中的对象。所有进程对共享对象的操作都会通过服务器进程中转，从而保证了数据的一致性和安全性。
支持的共享对象类型
Manager 支持创建多种常用的数据结构和同步原语，包括但不限于：
基础数据结构：list、dict、Namespace（类似对象的属性访问）、Value（单个值）、Array（数组）等。
同步工具：Lock（锁）、RLock（可重入锁）、Semaphore（信号量）、Event（事件）等。
其他：Queue（队列）、JoinableQueue（可等待的队列）等。
使用方法
使用 Manager 的基本步骤如下：
创建 Manager 实例（multiprocessing.Manager()）。
通过 Manager 实例创建需要共享的对象（如 manager.list()、manager.dict()）。
在子进程中使用这些共享对象（通过函数参数传递）。
结束后，通常需要手动关闭 Manager（可选，进程退出时会自动关闭）。
示例代码
下面是一个简单示例，展示多个进程通过 Manager 共享一个列表，并对其进行修改：

from multiprocessing import Process, Manager
import time

def add_item(shared_list, item):
“””向共享列表中添加元素”””
time.sleep(0.1) # 模拟耗时操作
shared_list.append(item)
print(f”进程 {item} 添加完成，当前列表：{shared_list}”)

if __name__ == “__main__”:
# 创建 Manager 实例
with Manager() as manager:
# 创建共享列表
shared_list = manager.list()

# 创建 3 个子进程，分别向共享列表添加元素
processes = []
for i in range(3):
p = Process(target=add_item, args=(shared_list, i))
processes.append(p)
p.start()

# 等待所有子进程完成
for p in processes:
p.join()

# 打印最终结果
print(f”最终共享列表：{shared_list}”)

输出（顺序可能因进程调度略有不同

进程 0 添加完成，当前列表：[0]
进程 1 添加完成，当前列表：[0, 1]
进程 2 添加完成，当前列表：[0, 1, 2]
最终共享列表：[0, 1, 2]

优缺点分析
优点：
支持多种复杂数据结构（如 dict、list），使用方式与普通对象一致，易于理解。
无需手动处理底层的进程同步细节（内部已实现基本同步）。
可用于跨机器的进程共享（通过网络连接远程 Manager）。
缺点：
由于依赖服务器进程中转，性能比基于共享内存的方式（如 multiprocessing.Value、multiprocessing.Array）稍低，适合数据量不大或交互不频繁的场景。
共享对象的操作需要通过网络通信，可能引入一定延迟。