syncmanager8大優勢
上述範例在第 8 行建立 4 個 workers (也就是 4 個 processes）後，接著在第 9, 10 行的迴圈內將 send_email 函式以及呼叫 send_email 函式所需要的參數以 apply_async 的方式交給 pool 加到佇列 中等待執行。 使用collection需要自已指定一个唯一的Collection Key，以及这个Key所对应collection保存的数据结构。 我們正在討論如何除錯這個問題，因為它很難重現，但確實發生得相當頻繁（如果我們要插入並從佇列中獲取大量專案，那麼每天會有很多次）。
我也直接向JesseNoller提出了這個問題，因為我們還沒有找到任何解釋stackoverflow、python docs、原始碼或其他線上問題的東西。 以下是執行結果，可以看到結果中的數字並不是連續的，這是由於 Workers 執行速度不ㄧ所導致的，純屬正常現象。 這也代表在平行處理的世界中，我們通常無法預測執行與結束的次序，如果你需要保證執行或結束的次序，那麼平行處理可能就不適合你使用。
syncmanager: 使用说明
上述範例在第 4 行建立 syncmanager Manager 的實例，由它為我們管理 processes 之間的共享資料，接著第 5 行新增 1 個共享資料 syncmanager num 以及第 6 行的 Lock 。 如果想要提供 processes 之間的共享資料，而且 syncmanager Manager 還能透過網路方式讓我們進行不同主機之間的共享資料，真的可以多多利用 Manager 。 房间的数据结构需要自己定义，尽量避免嵌套，如以下结构。 为了方便说明如何使用，下面会继续使用这个结构来说明其他api的使用。 僅供參考，如果其他人也遇到同樣的錯誤，在與Python核心開發團隊的ask-solem和jesse-noller進行了廣泛的諮詢之後，這看起來像是當前Python2.6.x中的一個bug（可能是2.7+和3.x）。 他們正在尋找可能的解決方案，一個補丁可能會包含在將來的Python版本中。
- 我們認為也許不應該使用Queue.Queue，但應該使用multiprocessing.Queue，但我們進行了切換，問題仍然存在（我們還注意到，SyncManager自己的共享佇列是queue.queue的一個例項）。
- 我們正在討論如何除錯這個問題，因為它很難重現，但確實發生得相當頻繁（如果我們要插入並從佇列中獲取大量專案，那麼每天會有很多次）。
- 就好像python的多處理包處理本地連線（即使它們仍然使用相同的manager.connect（）連線方法）的方式可以從machine A開始工作，但是當遠端連線從至少一個machines B or C同時進行時，我們會得到一箇中斷的管道錯誤。
- 他們正在尋找可能的解決方案，一個補丁可能會包含在將來的Python版本中。
- （我將展示程式碼在共享佇列物件上呼叫queue.get（）的位置，該物件由擴充套件了SyncManger的管理器託管）。
HTC自2020年3月27日不再支援後，若繼續使用HTC Sync syncmanager Manger可能會遇到同步錯誤或數據遺失。 建議在此日期前透過手機”設定”中的”備份與重設”或您常用的備份工具來進行備份。 HTC Sync Manager 是免費的電腦應用程式，可讓您輕鬆地在電腦與 HTC 手機之間同步所有媒體內容。 完成同步後，您就能在電腦上輕鬆地使用 HTC Sync Manager 來進行管理和組織作業。 就好像python的多處理包處理本地連線（即使它們仍然使用相同的manager.connect（）連線方法）的方式可以從machine A開始工作，但是當遠端連線從至少一個machines B or C同時進行時，我們會得到一箇中斷的管道錯誤。 上個月，當我們試圖使用python 2.6.x多處理包在幾個不同的（linux）計算機之間共享一個佇列時，它一直存在問題。
syncmanager: 示例6: _multiprocessing_transform
我們認為也許不應該使用Queue.Queue，但應該使用multiprocessing.Queue，但我們進行了切換，問題仍然存在（我們還注意到，SyncManager自己的共享佇列是queue.queue的一個例項）。 我們的工程師團隊還沒能解決這個問題，我們已經向Python使用者組中的相當多人提出了這個問題，但都無濟於事。 我希望有人能給出一些見解，因為我覺得我們做了一些不正確的事情，但太接近問題，看不到它是什麼。
- 使用 multiprocessing 的好處在於能夠很大程度避開 Python GIL 對於程式效能的影響，但壞處則是對於記憶體的耗用程度也較高，即使如此也是一個必須了解的模組。
- 以下是執行結果，可以看到結果中的數字並不是連續的，這是由於 Workers 執行速度不ㄧ所導致的，純屬正常現象。
- 而更新完之後再釋放 Lock ，讓其他 process 也有機會更新數值，也就是第 12 行的部分。
- 僅供參考，如果其他人也遇到同樣的錯誤，在與Python核心開發團隊的ask-solem和jesse-noller進行了廣泛的諮詢之後，這看起來像是當前Python2.6.x中的一個bug（可能是2.7+和3.x）。
- Pool 是 multiprocessing 模組中相當方便的類別， Pool 提供簡單的方法，讓我們能夠定義 workers 的個數，也就是多少個平行處理的 Processes 數，例如 Pool 則代表會有 4 個平行處理的 Processes 。
這個問題的獨特之處在於，如果我們在一臺機器上連線到這個共享佇列（我們稱之為machine A），即使來自許多併發程序，我們似乎也從未遇到過問題。 只有當我們連線到佇列（同樣，使用擴充套件多處理同步管理器且當前不新增其他功能的類）時，才會從其他計算機（讓我們稱之為machines B and C）連線到佇列，並在遇到問題的同時執行大量的專案進出佇列。 自2020年3月27起，將不再支援HTC Sync Manager，同時不再提供任何修復或更新程式，因此不建議下載該應用程式。
syncmanager: 【python】使用Python多處理管理器(BaseManager / SyncManager)與遠端計算機共享佇列時斷管
如果要修正該錯誤，正確的方法是導入 Lock ，確保同一時間只有 1 個 process 能夠更新 num 的數值。 在下文中一共展示了managers.SyncManager方法的13個代碼示例，這些例子默認根據受歡迎程度排序。 您可以為喜歡或者感覺有用的代碼點讚，您的評價將有助於我們的係統推薦出更棒的Python代碼示例。 使用 multiprocessing 的好處在於能夠很大程度避開 Python GIL 對於程式效能的影響，但壞處則是對於記憶體的耗用程度也較高，即使如此也是一個必須了解的模組。
Pool 是 multiprocessing 模組中相當方便的類別， Pool 提供簡單的方法，讓我們能夠定義 workers syncmanager 的個數，也就是多少個平行處理的 Processes syncmanager 數，例如 Pool 則代表會有 4 個平行處理的 Processes 。 Collection可以用来做房间内各种业务数据的管理，可以理解成一个数据结构对应一个collection。 可以發現，上述結果竟然不是 99.0 ，這是由於發生 race condition 的情況，有些 process 讀取到的 n 是未被更新前的值，導致數值不正確。
syncmanager: 示例12: _multiprocessing_managers_transform
（我將展示程式碼在共享佇列物件上呼叫queue.get（）的位置，該物件由擴充套件了SyncManger的管理器託管）。 再將 add_one 改為更新數值前必須先獲得 Lock ，也就是第 10 行。 而更新完之後再釋放 Lock ，讓其他 process 也有機會更新數值，也就是第 12 行的部分。
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