例子：对同一个数字进行加法运算 没有使用锁的程序如下： 使用锁的程序如下： 加锁的另外一种写法 ...

多进程锁 lock = multiprocessing.Lock() 创建一个锁 lock.acquire() 获取锁 lock.release() 释放锁 with lock: 自动获取、释放锁 类似于 with open() as f: 特点： 谁先 ...

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多线程和多进程最大的不同在于，多进程中，同一个变量，各自有一份拷贝存在于每个进程中，互不影响，而多线程中，所有变量都由所有线程共享，所以，任何一个变量都可以被任何一个线程修改，因此，线程之间共享数据最大的危险在于多个线程同时改一个变量，把内容给改乱了。 不同进程之间内存是不共享的，要实现两个进程 ...

引用：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32513483 共享 numpy 数组 需要用到 numpy 时往往是数据量较大的场景，如果直接复制会造成大量内存浪费。共享 numpy 数组则是通过上面一节的 Array 实现，再用 numpy.frombuffer ...

有一个字典变量，需要在多个进程间共享 使用Manager, 下面是一个小例子。 注意使用json前需要将类型转换。 ...

很多时候，我们需要在多个进程中同时写一个文件，如果不加锁机制，就会导致写文件错乱 这个时候，我们可以使用multiprocessing.Lock() 我一开始是这样使用的： import multiprocessinglock = multiprocessing.Lock()class ...

由于python多线程只能在单核上跑，因此需要cpu多核处理只能用多进程。 python多进程一般用multiprocessing。可是用multiprocessing的array或者value对内存的读写速度特别慢。原因以及解决方法如下链接： http://stackoverflow.com ...