同步于进程之间

在不同的子进程之间同步信息并不轻松，这是由于不同进程的print函数会相互干扰。此包就是为了解决这个问题而设计的。若用户的需求是、在同一程序的不同子进程之间捕获标准输出，则建议使用LineProcBuffer。

下例捕获了来自四个不同进程的信息：

sync-proc.py

import multiprocessing
import syncstream


def worker_process(buffer: syncstream.LineProcMirror):
    '''定义workder_process。'''
    with buffer:
        print('Message', 'item')


if __name__ == '__main__':
    pbuf = syncstream.LineProcBuffer(10)  # 初始化。
    with multiprocessing.Pool(4) as pool:
        pool.map_async(
            worker_process,
            tuple(pbuf.mirror for _ in range(4))
        )  # 运行四个进程。
        pbuf.wait()  # 等待终结信号。

    messages = pbuf.read()  # 获得结果。
    for mitem in messages:
        print(mitem)

在基于进程的同步里，不同进程之间共享一个缓存（LineProcBuffer）。可以令捕获信息的最大行数设置为10：

pbuf = syncstream.LineProcBuffer(10)

不同于用于多线程场景的LineBuffer，LineProcBuffer自身并不直接在进程之间共享。取而代之的是，使用以下属性来获取缓存的“拷贝”。

mirror = pbuf.mirror

值mirror是syncstream.LineProcMirror的实例。值mirror可以视为缓存的拷贝。不同于缓存本身，它只用于维护要写入缓存的当前行。当进程运行的时候，缓存本身、和它的多个镜像（mirrors）之间、属于收发信息的关系。对于不同mirror，和缓存之间的通信是进程安全的。

该方法

pbuf.wait()

用来等待所有mirror的关闭信号。调用buffer.send_error或buffer.send_eof将触发关闭信号。在上例中，pbuf需要等待来自不同子进程的四个关闭信号。

危险

任何情况下，都不应拷贝mirror，这是由于每次获取属性值pbuf.mirror时，pbuf所维护的子进程计数将会增加1。因此，将tuple(pbuf.mirror for _ in range(4))替换成(pbuf.mirror, ) * 4是不允许的。

信息

方法buffer.send_error是用来捕获异常信息的。若触发了异常，在pbuf中将会写入一个特殊的实例GroupedMessage。该实例可以直接打印，且内容包含了所抛出异常的回溯信息（traceback）。