Python中的multiprocessing.managers模块及其BaseManager()简介

Python中的multiprocessing.managers模块是为了实现多进程之间的通信和数据共享而设计的。它提供了一个可以跨进程访问共享对象的框架，被广泛应用于分布式系统和并行计算领域。

multiprocessing.managers模块中最重要的类是BaseManager，它是一个管理器对象的基类。通过继承BaseManager类，可以定义自己的管理器，并且注册远程共享对象和方法，使其可以在多个进程中被访问。

下面是一个使用multiprocessing.managers模块的简单例子：

from multiprocessing import Process
from multiprocessing.managers import BaseManager


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


# 自定义管理器
class MyManager(BaseManager):
    pass


# 注册共享对象
MyManager.register('MyObject', MyObject)


# 子进程
def process_func():
    # 创建管理器
    manager = MyManager()
    manager.start()

    # 通过管理器创建共享对象
    my_object = manager.MyObject()

    # 在共享对象中添加数据
    my_object.data.append('Hello')

    # 打印共享对象中的数据
    print(my_object.data)

    # 关闭管理器
    manager.shutdown()


if __name__ == '__main__':
    # 创建子进程
    p = Process(target=process_func)
    p.start()
    p.join()

在这个例子中，我们创建了一个自定义的共享对象MyObject，它具有一个data属性。然后我们定义了一个自定义的管理器MyManager，并将共享对象MyObject注册到管理器中。

在子进程中，我们创建了一个管理器实例manager，并通过它创建了共享对象my_object。我们可以像使用普通对象一样，在共享对象中添加数据，并打印出来，这样父进程和子进程就可以共享同一个数据了。

需要注意的是，在使用multiprocessing.managers模块时，被注册的共享对象应该是可以通过序列化和反序列化来在进程之间进行传输的。这意味着共享对象中的数据类型应该是基本的Python数据类型，或者是可以被pickle模块支持的自定义类。否则，会抛出TypeError异常。另外，需要将父进程和子进程的代码分别放在if __name__ == '__main__':条件下，以避免多个进程同时执行主模块的代码。

通过multiprocessing.managers模块，我们可以方便地实现多进程之间的数据共享和通信，并发挥多核CPU的计算能力，提高程序的执行效率。