python - 访问脚本主模块内定义的python类变量

Question

我有一个使用 celery 进行异步任务处理的 django 项目。我正在使用 python 2.7。

我的 django 项目中的模块 client.py 中有一个类:

# client.py
class Client:
    def __init__(self):
        # code for opening a persistent connection and saving the connection client in a class variable
        ...
        self.client = <connection client>

    def get_connection_client(self):
        return self.client

    def send_message(self, message):
        # --- Not the exact code but this is the function I need to access to for which I need access to the client variable---
        self.client.send(message)
    # Other functions that use the above method to send messages
    ...

此类只需实例化一次即可创建到远程服务器的持久连接。

我运行了一个无限期运行的脚本 connection.py:

# connection.py
from client import Client
if __name__ == '__main__':
    clientobj = Client()
    client = clientobj.get_connection_client()
    # Blocking process
    while True:
        # waits for a message from the remote server
        ...

我需要从另一个模块 tasks.py 访问变量 client(celery 需要)。

---

# tasks.py
...
from client import Client
@app.task
def function():
    # Need access to the client variable
    # <??? How do I get an access to the client variable for the 
    # already established connection???>
    message = "Message to send to the server using the established connection"
    client.send_message(message)

所有三个 python 模块都在同一台机器上。 connection.py 作为独立脚本执行并首先执行。 tasks.py 中的方法 function() 在需要时会在项目的其他模块中多次调用，因此，我无法实例化 Client 这个方法里面的类。全局变量不起作用。

---

在java中，我们可以创建全局静态变量并在整个项目中访问它。我们如何在 Python 中执行此操作？

我能想到但不确定是否可以在 python 中完成的方法:

• 将这个变量保存在一个公共(public)文件中，以便它可以在我项目的其他模块中访问？
• 将此客户端保存为 django 或 celery 中的设置并在所需模块中访问此设置？
• 根据 sebastian 的建议，另一种方法是在运行的进程之间共享变量。我基本上想这样做。我如何在 Python 中执行此操作？

对于那些有兴趣知道为什么需要这样做的人，请see this question .它解释了完整的系统设计和涉及的各种组件。

我愿意接受需要更改代码结构的建议。

Answer 1

multiprocessing提供了执行此操作所需的所有工具。

connection.py

from multiprocessing.managers import BaseManager
from client import Client()
client = Client()
class ClientManager(BaseManager): pass
ClientManager.register('get_client', callable=lambda: client)
manager = ClientManager(address=('', 50000), authkey='abracadabra')
server = manager.get_server()
server.serve_forever()

tasks.py

from multiprocessing.managers import BaseManager
class ClientManager(BaseManager): pass
ClientManager.register('get_client')
manager = ClientManager(address=('localhost', 50000), authkey='abracadabra')
manager.connect()
client = manager.get_client()

@app.task
def function():
    message = "Message to send to the server using the established connection"
    client.send_message(message)