CodePattern/A 代码模式/13 多计算单元/数据共享/2 本地服务/2 服务进程_不合并.py

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使用 multiprocessing.Manager:
Manager 提供了一个可以在不同进程之间共享和修改的数据类型，如 list, dict, Namespace 等。
它实际上是在背后启动了一个单独的服务器进程，其他进程通过代理来访问这些共享对象。

使用 multiprocessing.Manager 来完成统计词频
需要注意：
 - Manager() 必须用函数包起来,不能按脚本随便放外面，否则会提示freeze_support
 - 工作函数需要放到外面，不能做内部函数。否则会提示参数错误
 - 无法在 Jupyter 类似环境运行 
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from cppy.cp_util import *
from collections import Counter
from multiprocessing import Manager, Process

stop_words = get_stopwords()

def process_chunk(shared_chunks,word_count):    
    while True:
        try:
            chunk = shared_chunks.pop(0)  # 从共享列表中取出一个数据块        
            if chunk is None: break # 如果取出的是None，表示所有数据块已处理完毕
            words = extract_str_words(chunk)            
            for word in words:
                if word not in stop_words:
                    word_count[word] = word_count.get(word, 0) + 1
        except Exception as e:
            print(e)
            break


@timing_decorator
def main():         
    # 创建一个Manager实例    
    manager = Manager() 
    shared_chunks = manager.list()     
    word_count = manager.dict()

    # 读取文件并按块大小分割，将块添加到共享列表中  
    chunk_size = 1024 * 10  # 假设每个块是10KB，可以根据需要调整  
    with open(testfilepath, 'r', encoding='utf-8') as f:  
        while True:  
            chunk = f.read(chunk_size)  
            if not chunk: break  
            shared_chunks.append(chunk)
        shared_chunks.append(None)         
    print('-------------------',len(shared_chunks))
    processes = [ Process( target=process_chunk, 
                          args=(shared_chunks,word_count)) 
                    for _ in range( 4 ) ]  # 假设启动4个工作进程    
    for p in processes:  p.start()    
    for p in processes:  p.join()

    # 将Manager类型的字典转换为普通的字典，以便使用Counter  
    word_count = dict(word_count)  
    word_freqs = Counter(word_count).most_common(10)      
    print_word_freqs(word_freqs)    


if __name__ == '__main__':
    main()