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很多時候，我們需要在多個進程中同時寫一個文件，如果不加鎖機制，就會導致寫文件錯亂
這個時候，我們可以使用multiprocessing.Lock()
我一開始是這樣使用的：
import multiprocessing
lock = multiprocessing.Lock()
class MatchProcess(multiprocessing.Process):
def __init__(self, threadId, mfile, lock):
multiprocessing.Process.__init__(self)
self.threadId = threadId
self.mfile = mfile
self.lock = lock
def run(self):
while True:
self.lock.acquire()
try:
self.mfile.write('111111111111111111' + '\n')
finally:
self.lock.release()
if __name__ == '__main__':
mf = open('test.lst', 'w')
for i in range(15):
p = MatchProcess(i, mf, lock)
p.start()
發現這種方式，鎖并沒有起作用, 文件內容依然出現了錯亂(注意，我這里寫的1111是示例，我的代碼實際寫的其他內容)
所以這種方式，雖然lock通過參數傳到了每個進程中，但是我們知道進程之間是不共享內存的，所以我理解應該是每個進程獲得的鎖其實是不同的， 所以無法對寫文件起到加鎖的效果
進程池是否可行呢，于是做了如下嘗試
def run(line):
lock.acquire()
try:
mfile.write('111111111111111111' + '\n')
finally:
lock.release()
sf = open('test.lst', 'r')
data_lst = list()
for line in sf:
line = line.strip()
data_lst.append(line)
pool = Pool(15)
pool.map_async(run, data_lst) #map_async方法會將data_lst這個可迭代的對象里面的每個元素依次傳入run方法來執行
pool.close()
pool.join()
print 'over'
但是注意：
pool.close() pool.join()
這兩行代碼必不可少，否則，主進程執行完畢后會退出，導致整個進程結束
所以在整個進程全部執行完畢后，才會打印出over
但是這種方式，發現，鎖仍然不起作用
最后采用了如下方式：
def run(line):
mfile = open('test2.lst', 'a')
lock.acquire()
try:
mfile.write('111111111111111111' + '\n')
finally:
lock.release()
sf = open('test.lst', 'r')
data_lst = list()
for line in sf:
line = line.strip()
data_lst.append(line)
pList = []
for line in line_lst:
p = multiprocessing.Process(target=run, args=(line, lock))
p.start()
pList.append(p)
for p in pList:
p.join()
是親測發現，這種方式，鎖的確起作用了，在每次寫入數據量很大的情況下，速度很慢
但是一個比較惡心的問題是，我一開始試圖將文件打開后通過Process對象的args參數傳入到run方法中，但是發現數據無法寫入到文件中，見鬼，這個問題我還沒搞明白
無耐，只能采取上面的笨方法，在每次寫入的時候打開然后寫入，這肯定不是明智的做法，如果有更好的辦法，請留言我
也就是說，文件打開后傳入，是無效的，那么可以將文件名傳入，然后在run方法中每次寫的時候先打開，寫入后關閉應該也是可行的。
但是為什么我文章采用的第一種方式，也是文件打開后傳入，卻是可行的。
以上這篇對Python的多進程鎖的使用方法詳解就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持億速云。
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