使用BaseManager()实现Python多进程之间的资源共享

在Python多进程编程中，如果需要在多个进程之间共享资源，可以使用multiprocessing模块中的BaseManager类。

BaseManager类实现了一个基本的管理器对象，可以用于在多个进程之间共享Python对象。它提供了一个简单的方式来创建和管理共享对象，包括锁、条件变量、命名空间和代理对象等。

下面是一个使用BaseManager实现资源共享的例子：

from multiprocessing import Process
from multiprocessing.managers import BaseManager

# 定义共享对象
class SharedData:
    def __init__(self):
        self.data = []

    def add(self, item):
        self.data.append(item)

    def get(self):
        return self.data

# 定义Manager子类
class DataManager(BaseManager):
    pass

# 注册共享对象
DataManager.register('SharedData', SharedData)

# 创建Manager对象
manager = DataManager()

# 启动共享对象的服务器进程
manager.start()

# 获取共享对象
shared_data = manager.SharedData()

# 在主进程中向共享对象添加数据
for i in range(10):
    shared_data.add(i)

# 创建多个子进程，读取共享对象的数据
def reader():
    data = shared_data.get()
    print("Reader: ", data)

processes = []
for i in range(5):
    p = Process(target=reader)
    p.start()
    processes.append(p)

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

# 关闭共享对象的服务器进程
manager.shutdown()

在此示例中，我们首先定义了一个SharedData类作为共享对象。然后，我们定义了一个DataManager类作为BaseManager的子类，用于注册共享对象。然后，我们使用DataManager创建了一个manager实例。

在主进程中，我们使用manager.start()启动了共享对象的服务器进程，然后使用manager.SharedData()获取了共享对象。

在主进程中，我们向共享对象添加了一些数据。然后，我们创建了多个子进程，每个子进程调用reader函数读取共享对象的数据。最后，我们使用manager.shutdown()关闭了共享对象的服务器进程。

通过BaseManager类，我们可以方便地在多个进程之间共享资源，实现进程间的数据通信和同步。需要注意的是，共享对象中的方法和属性必须是pickleable的，以便能够在进程间传递。