Multiprocessing的Pipe()，Manager() 笔记

一. Pipe() 赋值必须作为参数传给函数

import multiprocessing

def func1(a,b):
    a.send(b.upper())
    a.close()
def func2(c):
    print(c.recv())

if __name__ == "__main__":
    n1, n2 = multiprocessing.Pipe()
    for i in range(4):
        f1 = multiprocessing.Process(target=func1,args=(n1,'look'))
        f1.start()
        f2 = multiprocessing.Process(target=func2,args=(n2,))
        f2.start()

经过测试发现， Pipe()一次赋值2个，如上例中的n1, n2 必须作为参数带入函数， 否则会报错。（官方文档中的例子也是作为参数带入了）。 n1.send()， 则n2.recv()，或倒过来。

虽然看起来不需要作为参数带入，但很奇怪，实际必须作为参数带入。

二. Manager()

import multiprocessing
def func1(a):
    for i in range(100):
        a.append(i)
if __name__ == "__main__":
    manager = multiprocessing.Manager()
    l = manager.list()
    f1 = multiprocessing.Process(target=func1, args= (l,))
    f1.start()
    f1.join()

    print(l)

试验了很久，照例子写总是报错（windows平台）。3点必须注意：

1. 子进程必须要join()。难道这个manager.list() 写入很慢？？？

2. 和Pipe()中的n1, n2对象一样，l 对象也必须传入函数 （虽然定义在全局）。

3. manager, l 必须，必须定义在if __name__ == "__main__": 下， 不能定义在外部。不明白这是为什么，或者，在全局外部定义有什么区别？

不过看代码例子，基本所有赋值、实例化，全部在if __name__ == "__main__": 下， 全局外部都仅定义函数，或者这点值得注意，学习！