Python中的多进程同步
引言
在并行计算中，进程同步和进程通信是两个主要的问题。在一个包含多个进程的系统中，进程之间需要协调彼此的行为，以使得系统能够按照预期的方式运行。在这样的系统中，多进程同步（Multiprocessing synchronization）变得非常重要。Python作为一种流行的编程语言，提供了许多用于多进程同步的工具。本文将介绍Python中的多进程同步问题，并介绍如何使用Python提供的工具来实现进程同步。
背景
在单处理器系统中，进程是按照某种顺序依次执行的。在多处理器系统中，多个进程可以同时执行。但是，在访问共享资源时，可能会出现问题。例如，如果两个进程同时尝试修改同一个变量，则可能会导致不可预测的结果。为了避免这种情况发生，需要使用多进程同步机制。
多进程同步机制的基本思想是，在进程之间建立某种类型的协调机制，以确保所有进程按照
预期的顺序执行。这意味着，各个进程之间需要通信，并协作完成特定的任务。Python提供了许多工具，可以帮助我们实现多进程同步。
Python中的多进程同步
在Python中，主要有三种方式实现多进程同步：
1.互斥量
互斥量是一种锁机制，可以确保在给定时间内只有一个进程可以访问共享资源。当一个进程访问共享资源时，它会获取互斥量并锁定共享资源，这意味着其他进程无法访问该资源。当该进程完成任务时，会释放互斥量，允许其他进程访问共享资源。
Python的multiprocessing模块提供了Lock()函数，可以创建互斥锁对象。在使用互斥锁对象时，需要使用acquire()函数获取锁，并在完成任务后使用release()函数释放锁。例如，下面的代码使用互斥锁确保在给定时间内只有一个进程访问共享资源：
```python
from multiprocessing import Process, Lock
def f(l, i):
l.acquire()
print ('hello world', i)
l.release()
if __name__ == '__main__':
lock = Lock()
for num in range(10):
Process(target=f, args=(lock, num)).start()
```
输出：
```
hello world 0
hello world 1
hello world 2
hello world 3
hello world 4
hello world 5
hello world 6
hello world 7
hello world 8
hello world 9
```
2.条件变量
条件变量是一种信号机制，可以确保在给定条件下只有一个进程可以执行。当一个进程满足特定的条件时，它会发送一个信号，该信号将被其他进程接收。接收到信号的进程可以执行相应的任务。
Python的multiprocessing模块提供了Condition()函数，可以创建条件变量对象。在使用条件变量对象时，需要使用wait()函数等待信号的到来，并在接收到信号时使用notify()函数执行相应的任务。例如，下面的代码使用条件变量确保只有一个进程执行：
```python
from multiprocessing import Process, Condition
def f(cv, i):
with cv:
一个线程可以包含多个进程cv.wait()
print ('hello world', i)
cv.notify()
if __name__ == '__main__':
cv = Condition()
for num in range(10):
Process(target=f, args=(cv, num)).start()
with cv:
cv.notify()
```
输出：
```
hello world 0
hello world 1
hello world 2
hello world 3

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