阅读量:0
Python多进程写入同一文件的方法有以下几种：
- 使用互斥锁（Lock）：多个进程共享一个互斥锁，每次只允许一个进程获得锁进行写入操作，其他进程需要等待锁释放。
import multiprocessing def write_data(lock, filename, data): with lock: with open(filename, 'a') as file: file.write(data) if __name__ == '__main__': lock = multiprocessing.Lock() processes = [] for i in range(5): p = multiprocessing.Process(target=write_data, args=(lock, 'data.txt', f'Process {i}\n')) processes.append(p) p.start() for p in processes: p.join() - 使用进程池（Pool）：创建一个进程池，将写入任务添加到进程池中并执行。
import multiprocessing def write_data(filename, data): with open(filename, 'a') as file: file.write(data) if __name__ == '__main__': with multiprocessing.Pool(processes=5) as pool: for i in range(5): pool.apply_async(write_data, ('data.txt', f'Process {i}\n')) pool.close() pool.join() - 使用队列（Queue）：创建一个进程间通信的队列，将写入数据放入队列中，由一个进程负责从队列中取出数据并写入文件。
import multiprocessing def write_data(filename, queue): with open(filename, 'a') as file: while not queue.empty(): data = queue.get() file.write(data) if __name__ == '__main__': queue = multiprocessing.Queue() for i in range(5): queue.put(f'Process {i}\n') processes = [] for i in range(5): p = multiprocessing.Process(target=write_data, args=('data.txt', queue)) processes.append(p) p.start() for p in processes: p.join() 无论使用哪种方法，都需要注意文件写入的时候可能会出现竞争条件（如两个进程同时写入文件），因此需要使用适当的同步机制来保证数据的完整性和一致性。
