嵌入Python线程安全

我正在尝试在一个模块中使用Python，该模块用于车辆总线系统的分析软件。为此，我必须以线程安全的方式嵌入Python，因为模块可以有多个独立工作的实例。我可以使用互斥锁来保护对Python的所有访问，并为每个线程创建一个唯一的（Python）模块。显然，这是最简单的解决方法，但代价是无法跨多个核进行扩展。或者我可以修改我的模块以产生新的进程，intern使用Python并通过共享内存连接到它们。这给了我性能上的损失，需要花费更多的时间来实现，但规模很大

我的问题：你认为巫婆一号更有意义吗？有没有其他方法可以使Python线程安全地嵌入，甚至可以扩展到多个内核

向莫里茨问好

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编辑：我使用的是CPython

如果您是CPU受限的，Python只能使用多处理库扩展到多核。然而，如果您是I/O绑定的，那么线程通常就足够了

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如果您想要轻松的线程安全，那么使用队列进行所有消息传递

继续回答我的问题：我用intern use Python的流程实现了它。有关多处理库不起作用的原因，请参见以下内容：

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这不是我自己写的，但那个家伙和我有同样的问题。我感谢所有试图帮助我的人。

多处理库真的能帮助我吗？我不使用一个Python解释器中的多个线程，我想使用多个（C++）线程中运行的多个Python解释器。多处理库可以处理产卵子过程（即它产生多个Python解释器）和进程间通信（例如数据共享、同步），这样做，避免了吉尔。（我建议在查看C++之前，在C++线程上生成多个解释器（这将复制它们在多处理库中所做的大部分）。。再说一次，我不希望Python中的sup进程，我希望，如果有的话，从C生成新的进程。那么，你是建议我研究多处理源代码？还是多处理库对我有什么帮助？我不想自大，但我看不出你的答案对我有什么帮助。在看到p之前，你已经看到了解决方案问题。python生成的子进程和C生成的子进程之间没有区别。您只需要稍微不同的任务划分方法，而不是用C划分任务，现在用python划分任务。此外，由于您是为总线编写的，请特别注意确保自libr以来您实际使用了多处理如果ary认为它不能与总线系统一起工作，它将悄悄地退回线程。这取决于您在python中所做的工作有多复杂，但在一般情况下，我认为使用多个解释器是正确的方法。它将大大提高灵活性和可伸缩性（同时让您熟悉GIL）而且您不需要每个线程的模块。我认为您的项目中的其他开发人员可以更容易地访问结果，并且更通用。您好，Jagerkin，如果您再次发布您的评论作为答案，我很可能会接受它。@Jagerkin:这正是

多处理

库所做的。在t同时，它并不像最初听起来那么简单，因为您将不得不关心进程/线程同步和线程间/进程通信。多处理库已经为您完成了大部分艰苦的工作，它有多进程版本的“队列”、“管道”、“池”、“共享值”通过IPC/共享内存透明地序列化和反序列化对象，并通过多个已处理内存进行同步的“锁定”，这样您就不必自己执行这些操作。