Как можно синхронизировать объекты в многопроцессорной среде в Python

Для синхронизации объектов в многопроцессорной среде в Python можно использовать:

1. Lock (Блокировки) – базовый механизм для защиты критических секций:

from multiprocessing import Lock, Process

lock = Lock()

def worker(lock):
    with lock:
        print("Критическая секция защищена")

2. Semaphore – ограничивает количество процессов в критической секции:

from multiprocessing import Semaphore

sem = Semaphore(2) # Максимум 2 процесса одновременно

3. **Очереди (Queue)** – потокобезопасный обмен данными:  
```python
from multiprocessing import Queue

q = Queue()
q.put("данные")

4. Менеджеры (Manager) – общие объекты между процессами:

from multiprocessing import Manager

manager = Manager()
shared_dict = manager.dict()

5. Value/Array – разделяемая память:

from multiprocessing import Value, Array

counter = Value('i', 0)  # 'i' – тип integer

Важно:

• Для CPU-bound задач лучше использовать multiprocessing, а не threading.
• Блокировки могут привести к deadlock, если не освобождаются.
• Очереди и менеджеры добавляют накладные расходы.