使用Python的SyncManager()进行分布式进程间的数据同步与共享

在Python中，可以使用SyncManager()模块来实现分布式进程间的数据同步与共享。SyncManager()是multiprocessing模块中的一个类，它使用Socket通信来实现进程间的数据传输和同步。

下面是一个使用SyncManager()进行数据同步与共享的例子：

from multiprocessing import Process, Manager, Lock, current_process
from multiprocessing.managers import SyncManager

def worker1(data):
    process_name = current_process().name
    data.append(process_name + ' - data from worker1')
    print(f'Data from worker1: {data}')
    
def worker2(data):
    process_name = current_process().name
    data.append(process_name + ' - data from worker2')
    print(f'Data from worker2: {data}')
    
if __name__ == '__main__':
    manager = Manager()
    data = manager.list()
    
    # 创建共享数据管理器
    class MyManager(SyncManager):
        pass
    
    # 注册共享数据类型
    MyManager.register('list', list, ProxyType=list)
    
    m = MyManager()
    m.start()
    
    data = m.list()
    
    # 创建两个进程，并传入共享数据
    process1 = Process(target=worker1, args=(data,))
    process2 = Process(target=worker2, args=(data,))
    
    process1.start()
    process2.start()
    
    process1.join()
    process2.join()
    
    print(f'Final data: {data}')
    m.shutdown()

在上面的例子中，我们首先导入了所需的模块和类。然后，定义了两个工作函数worker1和worker2，它们将分别在两个进程中执行。这两个函数的功能是将当前进程的名称和一些固定的文本添加到共享数据中，并将结果打印出来。

在if __name__ == '__main__'块中，我们首先创建了一个Manager()对象，用于管理共享数据。然后，我们创建了一个MyManager类并注册了我们要共享的数据类型。在这个例子中，我们共享一个list数据类型。

接下来，我们创建了一个MyManager()对象，并通过调用start()方法启动共享进程。然后，我们使用m.list()创建一个可以在不同进程之间共享的list对象。

最后，我们创建了两个进程，并将共享数据传递给它们。我们使用start()方法启动进程，并使用join()方法等待它们完成。完成后，我们打印出最终的共享数据，并调用m.shutdown()关闭共享数据管理器。

在运行上述代码时，输出可能类似于以下内容：

Data from worker1: ['Worker1 - data from worker1']
Data from worker2: ['Worker1 - data from worker1', 'Worker2 - data from worker2']
Final data: ['Worker1 - data from worker1', 'Worker2 - data from worker2']

可以看到，两个工作进程成功地将各自的数据添加到共享列表中，并最终打印出包含两个进程数据的最终结果。

这个例子演示了如何使用SyncManager()来实现分布式进程间的数据同步与共享。可以根据具体的需求，将其应用到更复杂的场景中，实现数据的跨进程共享和协同处理。