参考博客：https://blog.csdn.net/u013066730/article/details/105821979

信安赛以前没试过这样的开发，这次信安赛的作品涉及并发编程，就记录记录呢。
大体逻辑是：主进程运行Flask框架，子进程跑检测数字人的模型，子进程的参数应该传递到主进程中才能实时显示到前端
还学了怎么在浏览器的控制台debug前端JS脚本hhh

1.关于进程里的全局变量

import multiprocessing
import time
list1=[]  #list1是一个全局变量
def write():
    for i in range(5):
        list1.append(i)
        time.sleep(1)
def read():
    print(list1)
if __name__=="__main__":
    t1=multiprocessing.Process(target=write)
    t2=multiprocessing.Process(target=read)
    t1.start()
    t1.join   #让t1运行完在运行t2
    t2.start()

执行上述进程可以看到t1列表中有值，而t2列表还是一个空值列表，所以由此可见在不同的进程中它们是不共享全局变量的，只有在线程中才共享全局变量。

2.多进程通信

一个demo：

# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process, Manager
import time
import random
def kkk(a_list, number):
  for i in range(10):
    a_list.append(np.array([i]))
    time.sleep(random.randrange(2))
    print('这是进程{} {}'.format(number, a_list))
  print('这是进程{} {}'.format(number, a_list))
def jjj(a_list):
  for i in range(2):
    process = Process(target=kkk, args=(a_list, i))
    process.start()
if __name__ == '__main__':
  manager = Manager()
  a_list = manager.list()
  # a_list = []
  process_0 = Process(target=jjj, args=(a_list,))
  process_0.start()
  process_0.join()
  print(a_list)
  print(len(a_list))
  print('it\'s ok')

由于进程之间数据是不共享的，所以不会出现多线程GIL带来的问题。多进程之间的通信通过Queue()或Pipe()来实现

2.1.1.Queue()

使用方法跟threading里的queue差不多

from multiprocessing import Process, Queue
 
def f(q):
    q.put([42, None, 'hello'])
 
if __name__ == '__main__':
    q = Queue()
    p = Process(target=f, args=(q,))
    p.start()
    print(q.get())    # prints "[42, None, 'hello']"
    p.join()

2.1.2.Pipe()

Pipe的本质是进程之间的数据传递，而不是数据共享，这和socket有点像。pipe()返回两个连接对象分别表示管道的两端，每端都有send()和recv()方法。如果两个进程试图在同一时间的同一端进行读取和写入那么，这可能会损坏管道中的数据。

from multiprocessing import Process, Pipe
 
def f(conn):
    conn.send([42, None, 'hello'])
    conn.close()
 
if __name__ == '__main__':
    parent_conn, child_conn = Pipe() 
    p = Process(target=f, args=(child_conn,))
    p.start()
    print(parent_conn.recv())   # prints "[42, None, 'hello']"
    p.join()

2.2 Manager

通过Manager可实现进程间数据的共享。Manager()返回的manager对象会通过一个服务进程，来使其他进程通过代理的方式操作python对象。manager对象支持 list, dict, Namespace, Lock, RLock, Semaphore, BoundedSemaphore, Condition, Event, Barrier, Queue, Value ,Array.

from multiprocessing import Process, Manager
 
def f(d, l):
    d[1] = '1'
    d['2'] = 2
    d[0.25] = None
    l.append(1)
    print(l)
 
if __name__ == '__main__':
    with Manager() as manager:
        d = manager.dict()
 
        l = manager.list(range(5))
        p_list = []
        for i in range(10):
            p = Process(target=f, args=(d, l))
            p.start()
            p_list.append(p)
        for res in p_list:
            res.join()
 
        print(d)
        print(l)