Python中進程間共享數據，處理基本的queue，pipe和value+array外，還提供了更高層次的封裝。使用multiprocessing.Manager可以簡單地使用這些高級接口。
Manager()返回的manager對象控制了一個server進程，此進程包含的python對象可以被其他的進程通過proxies來訪問。從而達到多進程間數據通信且安全。
Manager支持的類型有list,dict,Namespace,Lock,RLock,Semaphore,BoundedSemaphore,Condition,Event,Queue,Value和Array。
1） Manager的dict，list使用
import multiprocessing
import time
def worker(d, key, value):
??? d[key] = value
if __name__ == '__main__':
??? mgr = multiprocessing.Manager()
??? d = mgr.dict()
??? jobs = [ multiprocessing.Process(target=worker, args=(d, i, i*2))
???????????? for i in range(10)
???????????? ]
??? for j in jobs:
??????? j.start()
??? for j in jobs:
??????? j.join()
??? print ('Results:' )
??? for key, value in enumerate(dict(d)):
??????? print("%s=%s" % (key, value))
???????
# the output is :
# Results:
# 0=0
# 1=1
# 2=2
# 3=3
# 4=4
# 5=5
# 6=6
# 7=7
# 8=8
# 9=9
上面為manager.dict的使用實例。
2）namespace對象沒有公共的方法，但是有可寫的屬性。
然而當使用manager返回的namespace的proxy的時候，_屬性值屬于proxy，跟原來的namespace沒有關系。
>>> manager = multiprocessing.Manager()
>>> Global = manager.Namespace()
>>> Global.x = 10
>>> Global.y = 'hello'
>>> Global._z = 12.3??? # this is an attribute of the proxy
>>> print(Global)
Namespace(x=10, y='hello')
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