# 以后我们会尝试使用数据库类解决现在进程之间的数据共享问题# multiprocessing.Manager模块，是数据共享用的模块，共享的数据存在数据不安全问题，需要加锁操作# from multiprocessing import Manager, Process### def process1(dic):#     dic['count'] = 5#     print('子进程修改了dic')### if __name__ == '__main__':#     m = Manager()   # 创建了一个数据共享的载体#     dic = m.dict({'count':100}) # 用这个数据共享的载体创建了一个具有进程间数据共享的字典#     print('主进程的', dic)  # {'count': 100}#     p = Process(target=process1, args=(dic, ))#     p .start()#     p.join()#     print('主进程的', dic)  # {'count': 5}# # 多个进程同时修改数据共享的那个数据时，会出现数据不安全性# # 下面的例子就是模拟多个进程同时修改一个数据共享的的数据，造成数据不安全的问题，解决办法是加锁## from multiprocessing import Manager, Process### def process1(dic):#     dic['count'] -= 1#     #print('子进程修改了dic')### if __name__ == '__main__':#     m = Manager()   # 创建了一个数据共享的载体#     dic = m.dict({'count':100}) # 用这个数据共享的载体创建了一个具有进程间数据共享的字典#     p_lst = []#     print('主进程的', dic)  # {'count': 100}#     for i in range(50):#         p = Process(target=process1, args=(dic, ))#         p .start()#         p_lst.append(p)#     for i in p_lst:#         i.join()#     print('主进程的', dic)  # 可能是{'count': 50}，也可能是主进程的 {'count': 不定值}# 多个进程同时修改数据共享的那个数据时，会出现数据不安全性, 解决办法是加锁from multiprocessing import Manager, Process, Lockdef process1(dic, lock):    lock.acquire()    dic['count'] -= 1    lock.release()    #print('子进程修改了dic')if __name__ == '__main__':    lock = Lock()    m = Manager()   # 创建了一个数据共享的载体    dic = m.dict({
   'count':100}) # 用这个数据共享的载体创建了一个具有进程间数据共享的字典    p_lst = []    print('主进程的', dic)  # {'count': 100}    for i in range(50):        p = Process(target=process1, args=(dic, lock))        p .start()        p_lst.append(p)    for i in p_lst:        i.join()    print('主进程的', dic)  # 可能是{'count': 50}，也可能是主进程的 {'count': 不定值}# 实际上用的多的还是multiprocessing.Queue    # 但是Queue只能实现一个Python代码启动的进程子进程之间的互相使用# 而kafak（大数据的消息中间件）、rebbitmq、memcache这些个消息中间件，可以实现跨电脑、跨代码的进程间通信    # 比如一台服务器上装了一个memcache，一台电脑上的代码可以给这个memcache传递消息，另一台电脑上的代码可以从这个memcache取消息数据