Python 如何在Multiprocessing Pool.map中正确引用类的实例？

假设我定义了以下类：

class Animal:
    def __init__(self):
        self.isAlive = True

与以下功能一起：

def Kill_Animal(animal):
    animal.isAlive = False

现在，如果我创建一个动物列表，如下所示：

AnimalsList = [Animal() for i in range(0,5)]

[print(animal.isAlive) for animal in AnimalsList]

如果该函数应用于列表中Animal类的任何实例，isAlive属性将更改为False。但是，如果我想将此函数应用于此列表并通过多处理库更改其内容，那么正确的方法是什么

我尝试了以下方法：

from multiprocessing import Process, Pool

pool = Pool()
pool.map(Kill_Animal, AnimalsList[0:3])

但是，如果我尝试检查列表中所有元素的属性，结果如下：

AnimalsList = [Animal() for i in range(0,5)]

[print(animal.isAlive) for animal in AnimalsList]

输出：真

此外，如果我尝试在运行时通过Pool.Map检查传递给Kill_Animal函数的对象ID，它与对象自己的ID不匹配。我熟悉Python的对象引用调用，但这里发生了什么

在研究了这个概念之后，我理解了对这个概念的误解

使用多处理，即使类的实例作为参数传递，ID与调用方法中的ID不同也是有意义的，因为现在我们使用的是不同的进程，因此该对象是原始对象的副本，与内存中的相同位置不对应。因此，在副本中所做的任何更改都不会影响其原始实例

为了使用并行性和共享状态，必须应用不同的概念，如中提供的多线程。这里已经详细讨论了多线程和多处理之间的区别：

回到原来的问题，可以通过两种简单的方法循环列表并应用函数：

def Kill_Animal(animal):
    animal.isAlive = False

1.使用： multiprocessing.dummy复制了多处理的API，但只不过是线程模块的包装器

因此，答案可以写为：

import multiprocessing.dummy as mp
p = mp.Pool(3) # With 3 being the number of threads.
p.map(Kill_Animal, AnimalsList)
p.close()
p.join()

[print(animal.isAlive) for animal in AnimalsList]

输出：False False

2.使用：

---

输出：False

多处理

不共享状态。它实际上是多个不同的python进程。@juanpa.arrivillaga我明白了。那么，如果我想用多处理修改一个类的实例（而不是替换它），那么正确的方法是什么呢？理想的方法是重构代码，使其不需要共享状态。我会通读全文，看看你有什么选择来分享这个州。@juanpa.arrivillaga谢谢。是的，我有一个类，其中包含大量用于selenium web解析的模块，并且串行执行非常有效。我一直试图通过同时运行多个浏览器来增加并行性以提高性能，但也许我从错误的角度来看待它。您可以使用多种方法（包括多处理的队列和管理器）跨进程共享状态，但就Selenium而言，您可能希望将作业详细信息发送到流程，并让它们独立地实例化自己的资源，而不是像这样尝试传递对象。当然，要小心这一点，因为太多的无头浏览器很容易引起OOM杀手的愤怒。