python manager.dict()锁定是如何工作的：

在Python中，manager.dict()是一个用于创建可在多个进程之间共享的字典的方法。它是multiprocessing模块中的一部分，用于实现进程间通信。

当调用manager.dict()时，它会返回一个Proxy对象，该对象允许多个进程访问和修改同一个字典。这个字典实际上是由一个单独的进程（称为“管理器进程”）维护的，其他进程通过与管理器进程进行通信来对字典进行操作。

manager.dict()的工作原理如下：

当调用manager.dict()时，会创建一个Manager对象，该对象负责创建和管理共享对象。
Manager对象会启动一个管理器进程，并在该进程中创建一个字典对象。
Manager对象返回一个Proxy对象，该对象允许其他进程通过代理访问和修改字典。
当其他进程对代理对象进行操作时，实际上是通过与管理器进程进行通信来对字典进行操作。
管理器进程负责处理来自其他进程的请求，并在字典上执行相应的操作。
管理器进程将结果返回给请求进程，以便它们可以获取字典的最新状态。

manager.dict()的优势是可以在多个进程之间共享数据，而无需手动处理进程间通信的细节。它提供了一种方便且安全的方式来实现并发编程。

manager.dict()的应用场景包括：

多进程任务分配和结果收集：可以使用共享字典来分配任务给多个进程，并收集它们的结果。
多进程数据共享：多个进程可以同时读写共享字典，实现数据共享和协作。
并发任务处理：可以使用共享字典来跟踪任务的状态和进度。

腾讯云提供了类似的功能，可以使用cos-python-sdk-v5库中的CosS3Client类来实现多进程之间的数据共享和协作。您可以参考腾讯云对象存储（COS）的相关文档了解更多信息：腾讯云对象存储（COS）。

multiprocessing 在2.6才开始使用 multiprocessing 是一个使用方法类似threading模块的进程模块。允许程序员做并行开发。并且可以在UNIX和Windows下运行。通过创建一个Process 类型并且通过调用call()方法spawn一个进程。一个比较简单的例子： #!/usr/bin/env python from multiprocessing import Process import time def f(name): time.sleep(1) print 'hello ',name print os.getppid() #取得父进程ID print os.getpid() #取得进程ID process_list = [] if __name__ == '__main__': for i in range(10): p = Process(target=f,args=(i,)) p.start() process_list.append(p) for j in process_list: j.join() 进程间通信：有两种主要的方式：Queue、Pipe 1- Queue类几乎就是Queue.Queue的复制，示例： #!/usr/bin/env python from multiprocessing import Process,Queue import time def f(name): time.sleep(1) q.put(['hello'+str(name)]) process_list = [] q = Queue() if __name__ == '__main__': for i in range(10): p = Process(target=f,args=(i,)) p.start() process_list.append(p) for j in process_list: j.join() for i in range(10): print q.get() 2- Pipe 管道 #!/usr/bin/env python from multiprocessing import Process,Pipe import time import os def f(conn,name): time.sleep(1) conn.send(['hello'+str(name)]) print os.getppid(),'-----------',os.getpid() process_list = [] parent_conn,child_conn = Pipe() if __name__ == '__main__': for i in range(10): p = Process(target=f,args=(child_conn,i)) p.start() process_list.append(p) for j in process_list: j.join() for p in range(10): print parent_conn.recv() Pipe()返回两个连接类，代表两个方向。如果两个进程在管道的两边同时读或同时写，会有可能造成corruption. 进程间同步 multiprocessing contains equivalents of all the synchronization primitives from threading. 例如，可以加一个锁，以使某一时刻只有一个进程print #!/usr/bin/env python from multiprocessing import Process,Lock import time import os def f(name): lock.acquire() time.sleep(1) print 'hello--'+str(name) print os.getppid(),'-----------',os.getpid() lock.release() process_list = [] lock = Lock() if __name__ == '__main__': for i in range(10): p = Process(target=f,args=(i,)) p.start() process_list.append(p) for j in process_list: j.join() 进程间共享状态 Sharing state between processes 当然尽最大

# 通过Manager创建线程间共享的字典，列表等 """Manager 使用Manger创建的字典，列表等在不同进程中是可以共享的和Queue类似，需要将创建的实例以参数的形式传入子进程在进行调用 """ from multiprocessing import Process, Manager """ 1、Foo函数的形参d是Manager创建的字典，l是Manager创建的列表，n表示是第几个进程（for 循环创建） 2、对字典列表进行操作（赋值），如果该字典和列表是共享的，最后打印时，会打印每个

什么是线程（thread）？线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。一个线程是一个执行上下文，它是一个CPU需要执行一系列指令的所有信息。假设你正在读一本书，你现在想休息一下，但是你希望能够回来，从你停止的地方继续阅读。实现这一目标的一种方法是记下页码、行号和字号。所以你读一本书的执行上下文是这三个数字。如果你有一个室友，而且她使用的是同样的技术，她可以在你

代码如下： #!/usr/bin/env python import json import shutil from collections import namedtuple from ansible.parsing.dataloader import DataLoader from ansible.vars.manager import VariableManager from ansible.inventory.manager import InventoryManager from ansible

Python源码学习笔记（一）编译与安装

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