⑴ 关于多个python文件共享数据
简单。一个是通过线程同步。另一个就是全局变量global，加上这个修饰就可以了。python一个进程里的所有东西，都是在一个内存空间的。只要加了global就可以访问。可以用这个全局变量通讯，效果也是一样的。python一个进程只用一个CPU核。所以不存在楼下说的地址空间不一样的问题。
进程间同步也有几个方法。通常使用共享内存，管道，不过最常用的还是socket或者是数据库。还有些分布式组件不是很好用。我通常用mutliprocessing，里面有现成的进程通信办法。
看到你的需求。我觉着可以用两个变量，一个变量记录修改状态，另一个变量要求先锁再进行修改。目前看来如果仅仅是python里实现。直接使用memcache这个工具就可以解决。一个程序读写，其它的程序只需要轮洵就可以了。从原理上讲memcache是一个内存数据库。
⑵ python多线程怎样同步
锁机制
�6�9�6�9threading的Lock类，用该类的acquire函数进行加锁，用realease函数进行解锁
import threading
import time
class Num:
def __init__(self):
self.num = 0
self.lock = threading.Lock()
def add(self):
self.lock.acquire()#加锁，锁住相应的资源
self.num += 1
num = self.num
self.lock.release()#解锁，离开该资源
return num
n = Num()
class jdThread(threading.Thread):
def __init__(self,item):
threading.Thread.__init__(self)
self.item = item
def run(self):
time.sleep(2)
value = n.add()#将num加1，并输出原来的数据和+1之后的数据
print(self.item,value)
for item in range(5):
t = jdThread(item)
t.start()
t.join()#使线程一个一个执行
�6�9�6�9当一个线程调用锁的acquire()方法获得锁时，锁就进入“locked”状态。每次只有一个线程可以获得锁。如果此时另一个线程试图获得这个锁，该线程就会变为“blocked”状态，称为“同步阻塞”（参见多线程的基本概念）。
�6�9�6�9直到拥有锁的线程调用锁的release()方法释放锁之后，锁进入“unlocked”状态。线程调度程序从处于同步阻塞状态的线程中选择一个来获得锁，并使得该线程进入运行（running）状态。
信号量
�6�9�6�9信号量也提供acquire方法和release方法，每当调用acquire方法的时候，如果内部计数器大于0，则将其减1，如果内部计数器等于0，则会阻塞该线程，知道有线程调用了release方法将内部计数器更新到大于1位置。
import threading
import time
class Num:
def __init__(self):
self.num = 0
self.sem = threading.Semaphore(value = 3)
#允许最多三个线程同时访问资源
def add(self):
self.sem.acquire()#内部计数器减1
self.num += 1
num = self.num
self.sem.release()#内部计数器加1
return num
n = Num()
class jdThread(threading.Thread):
def __init__(self,item):
threading.Thread.__init__(self)
self.item = item
def run(self):
time.sleep(2)
value = n.add()
print(self.item,value)
for item in range(100):
t = jdThread(item)
t.start()
t.join()
条件判断
�6�9�6�9所谓条件变量，即这种机制是在满足了特定的条件后，线程才可以访问相关的数据。
�6�9�6�9它使用Condition类来完成，由于它也可以像锁机制那样用，所以它也有acquire方法和release方法，而且它还有wait，notify，notifyAll方法。
"""
一个简单的生产消费者模型，通过条件变量的控制产品数量的增减，调用一次生产者产品就是+1，调用一次消费者产品就会-1.
"""
"""
使用 Condition 类来完成，由于它也可以像锁机制那样用，所以它也有 acquire 方法和 release 方法，而且它还有
wait， notify， notifyAll 方法。
"""
import threading
import queue,time,random
class Goods:#产品类
def __init__(self):
self.count = 0
def add(self,num = 1):
self.count += num
def sub(self):
if self.count>=0:
self.count -= 1
def empty(self):
return self.count <= 0
class Procer(threading.Thread):#生产者类
def __init__(self,condition,goods,sleeptime = 1):#sleeptime=1
threading.Thread.__init__(self)
self.cond = condition
self.goods = goods
self.sleeptime = sleeptime
def run(self):
cond = self.cond
goods = self.goods
while True:
cond.acquire()#锁住资源
goods.add()
print("产品数量:",goods.count,"生产者线程")
cond.notifyAll()#唤醒所有等待的线程--》其实就是唤醒消费者进程
cond.release()#解锁资源
time.sleep(self.sleeptime)
class Consumer(threading.Thread):#消费者类
def __init__(self,condition,goods,sleeptime = 2):#sleeptime=2
threading.Thread.__init__(self)
self.cond = condition
self.goods = goods
self.sleeptime = sleeptime
def run(self):
cond = self.cond
goods = self.goods
while True:
time.sleep(self.sleeptime)
cond.acquire()#锁住资源
while goods.empty():#如无产品则让线程等待
cond.wait()
goods.sub()
print("产品数量:",goods.count,"消费者线程")
cond.release()#解锁资源
g = Goods()
c = threading.Condition()
pro = Procer(c,g)
pro.start()
con = Consumer(c,g)
con.start()
同步队列
�6�9�6�9put方法和task_done方法，queue有一个未完成任务数量num，put依次num+1，task依次num-1.任务都完成时任务结束。
import threading
import queue
import time
import random
'''
1.创建一个 Queue.Queue() 的实例，然后使用数据对它进行填充。
2.将经过填充数据的实例传递给线程类，后者是通过继承 threading.Thread 的方式创建的。
3.每次从队列中取出一个项目，并使用该线程中的数据和 run 方法以执行相应的工作。
4.在完成这项工作之后，使用 queue.task_done() 函数向任务已经完成的队列发送一个信号。
5.对队列执行 join 操作，实际上意味着等到队列为空，再退出主程序。
'''
class jdThread(threading.Thread):
def __init__(self,index,queue):
threading.Thread.__init__(self)
self.index = index
self.queue = queue
def run(self):
while True:
time.sleep(1)
item = self.queue.get()
if item is None:
break
print("序号：",self.index,"任务",item,"完成")
self.queue.task_done()#task_done方法使得未完成的任务数量-1
q = queue.Queue(0)
'''
初始化函数接受一个数字来作为该队列的容量，如果传递的是
一个小于等于0的数，那么默认会认为该队列的容量是无限的.
'''
for i in range(2):
jdThread(i,q).start()#两个线程同时完成任务
for i in range(10):
q.put(i)#put方法使得未完成的任务数量+1
⑶ 使用python同步mysql到redis由于数据较多，一条一条读出来写到redis太慢，有没有可以批量操作的。
MYSQL快速同步数据到Redis
举例场景：存储游戏玩家的任务数据，游戏服务器启动时将mysql中玩家的数据同步到redis中。
从MySQL中将数据导入到Redis的Hash结构中。当然，最直接的做法就是遍历MySQL数据，一条一条写入到Redis中。这样没什么错，但是速度会非常慢。如果能够想法使得MySQL的查询输出数据直接能够与Redis命令行的输入数据协议相吻合，可以节省很多消耗和缩短时间。
Mysql数据库名称为：GAME_DB, 表结构举例：
CREATE TABLE TABLE_MISSION (
playerId int(11) unsigned NOT NULL,
missionList varchar(255) NOT NULL,
PRIMARY KEY (playerId)
);
Redis中的数据结构使用哈希表：
键KEY为mission, 哈希域为mysql中对应的playerId, 哈希值为mysql中对应的missionList。 数据如下：
[root@iZ23zcsdouzZ ~]# redis-cli
127.0.0.1:6379> hget missions 36598
"{\"10001\":{\"status\":1,\"progress\":0},\"10002\":{\"status\":1,\"progress\":0},\"10003\":{\"status\":1,\"progress\":0},\"10004\":{\"status\":1,\"progress\":0}}"
快速同步方法：
新建一个后缀.sql文件：mysql2redis_mission.sql
内容如下：
SELECT CONCAT(
"*4\r\n",
'$', LENGTH(redis_cmd), '\r\n',
redis_cmd, '\r\n',
'$', LENGTH(redis_key), '\r\n',
redis_key, '\r\n',
'$', LENGTH(hkey), '\r\n',
hkey, '\r\n',
'$', LENGTH(hval), '\r\n',
hval, '\r'
)
FROM (
SELECT
'HSET' as redis_cmd,
'missions' AS redis_key,
playerId AS hkey,
missionList AS hval
FROM TABLE_MISSION
) AS t
创建shell脚本mysql2redis_mission.sh
内容：
mysql GAME_DB --skip-column-names --raw < mission.sql | redis-cli --pipe
Linux系统终端执行该shell脚本或者直接运行该系统命令，即可将mysql数据库GAME_DB的表TABLE_MISSION数据同步到redis中键missions中去。mysql2redis_mission.sql文件就是将mysql数据的输出数据格式和redis的输入数据格式协议相匹配，从而大大缩短了同步时间。
经过测试，同样一份数据通过单条取出修改数据格式同步写入到redis消耗的时间为5min, 使用上面的sql文件和shell命令，同步完数据仅耗时3s左右。
⑷ django python 数据库同步的方案，请帮我想一想
你都打算用django来同步了，哪来得的可否用它来同步的问题呢。
有一个功能叫probe，似乎叫这个名子，你可以用它，根据A库，自动建立模型。 顺便说一下foriegnkey在django的模型库里也是支持的。 如果不支持，可能你的foreign key太复杂了。
如果可以自动建立模型，那么其余的都不是问题了。 不过不建议你这么绕一个大弯路，还要用django去写同步脚本。 它仅仅做管理就可以了。
如果一定要用它做同步，就可以在view里写一个函数。把你的同步逻辑放进去。 然后用crontab设置一个定时任务，去访问这个URL就好了。
似乎它没有tomcat里的那种定时任务功能。 如果你真的要想有，也有开源的插件下载，不过，这就把事情 弄得太复杂 了。
django就作为一个轻量级的WEB管理软件就可以了。 如果想做复杂的数据库功能，还是用php和java。
⑸ python如何编写一个同步程序
用线程吧，给你一个简单的线程实例，真的需要同步的话再做个共享变量，来同步文字和音乐
import threading
import time
class printscreen(threading.Thread):
def __init__(self,name=None):
threading.Thread.__init__(self,name=None)
def run(self):
for i in range(5):
time.sleep(2)
print "print screen"
class music(threading.Thread):
def __init__(self,name=None):
threading.Thread.__init__(self,name=None)
def run(self):
for i in range(10):
time.sleep(1)
print "music"
def test():
p = printscreen("pthread")
m = music("mthread")
p.start()
m.start()
p.join()
m.join()
test()
⑹ 用python将几个mysql数据库的数据同步到一个mysql里面
这是我以前写的一个简单的查找xml值的一个方法，使用该方法可以比较方便的获得xml的值，相比xml模块来说比较轻巧defgetValue(xmlcontent,type):start=''end=''ifxmlcontent.find(start)==-1orxmlcontent.find(end)==-1:return""else:sid=xmlcontent.find(start)+len(type)+2eid=xmlcontent.find(end)returnxmlcontent[sid:eid]例如:a='''Jim12'''name=getValue(a,'name')age=getValue(a,'age')在这获得了数据之后再写到数据库不过是一条简单的INSERT语句罢了
⑺ 如何在 Python 中进行跨进程跨脚本同步
既然是两个脚本，想必就是两个 python 进程了
IPC 的话基本没有简单的解决方案= =
基本上简单的就是文件和端口了吧= =
跨平台的话，像你说的 Windows 有 mutex 的接口，但是 Linux 还有 mmap 呢，不过这两个都不能算跨平台了
⑻ python 线程同步问题
class myThread (threading.Thread):
def __init__(self, threadID, name, counter):
threading.Thread.__init__(self)
self.threadID = threadID
self.name = name
self.counter = counter
def run(self):
print "Starting " + self.name
# 获得锁，成功获得锁定后返回True
# 可选的timeout参数不填时将一直阻塞直到获得锁定
# 否则超时后将返回False
threadLock.acquire()
print_time(self.name, self.counter, 3)
# 释放锁
threadLock.release()
def print_time(threadName, delay, counter):
while counter:
time.sleep(delay)
print "%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))
counter -= 1
threadLock = threading.Lock()
threads = []
# 创建新线程
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)
# 开启新线程
thread1.start()
thread2.start()