Python multiprocessing.Process对象的行为就像它在另一个进程中保存对对象的引用一样。为什么？

这段代码（在cmd.exe中使用“pythonmodule.py”命令从模块内部很好地运行）产生了一个令人惊讶的结果

主进程显然只需等待1秒就可以醒来。为了实现这一点，它意味着辅助进程对主进程中的对象有一个引用

这怎么可能？我原以为必须使用multiprocessing.Manager（）在进程之间共享对象，但这怎么可能呢

---

我的意思是进程不是线程，它们不应该使用相同的内存空间。有人知道这里发生了什么吗？

文档中说多处理模块遵循线程API。我的猜测是，它使用了一种类似于“fork”的机制。如果您分叉线程，您的操作系统将创建当前进程的副本。这意味着它复制堆和堆栈，包括所有变量和全局变量，这就是您看到的

如果您将下面的函数传递给一个新进程，您可以自己查看它

---

简而言之，共享内存不是由单独的进程管理的；它由操作系统本身管理

如果您花一些时间浏览

多处理

源代码，您可以看到这是如何工作的。您将看到一个对象使用了和，这两者都依赖于对象提供的锁定行为。这反过来又包装了一个对象，该对象是用c实现的，依赖于（POSIX）或（Windows）

这些是c函数，可以访问由操作系统本身管理的共享资源——在本例中是命名信号量。它们可以在线程或进程之间共享；操作系统负责一切。当一个新的信号量被创建时，它会被赋予一个句柄。然后，当一个需要访问该信号量的新进程被创建时，它将得到一个句柄的副本。然后它将该句柄传递给或，操作系统将新进程访问原始信号量

---

因此，内存是共享的，但它是作为操作系统内置的同步原语支持的一部分共享的。换句话说，在这种情况下，您不需要打开新的进程来管理共享内存；操作系统接管了这项任务。但这只是因为

Event

不需要比信号量更复杂的东西来工作

打印globals不会有多大帮助，好吧，很明显，它会给出相同的结果（很好，差不多）。打印对象的

id

会有所帮助。我做到了，但他们不一样。。。。在我看来，事件对象以某种方式映射到进程之间，因为在第二个进程中，设置了一个未pickeld事件，这与主进程中的非pickeld事件不同process@vlad-ardelean进程可以共享内存地址，但正如您所指出的，

repr（事件）的结果

实际显示内存地址不同。

Event

的这两个实例的共同点是相同的内部信号量，这使得进程之间的同步成为可能。@A.rod尽管

id（evt.\u cond）

和

id（evt.\u flag）

也返回不同的结果，但我知道它们可能是C对象的代理，实际上可能是相同的。这不是直观的，它是这样的，但很明显，这是怎么回事。发生这种情况似乎很奇怪，因为存在管理器对象，用于管理事件实例——人们会认为这些事件是“真实的”共享事件。而且，将事件开箱即用也很有意义，因为如果不是这样，它们就没有用处了。@vlad ardelean当然你是对的。在发布之前，我没有考虑太多。@Michal不用担心，谢谢你的帮助：）这个问题不那么琐碎，所以错过一些东西是可以理解的。

import multiprocessing as mp

def delay_one_second(event):
    print 'in SECONDARY process, preparing to wait for 1 second'
    event.wait(1)
    print 'in the SECONDARY process, preparing to raise the event'
    event.set()

if __name__=='__main__':
    evt = mp.Event()
    print 'preparing to wait 10 seconds in the PRIMARY process'
    mp.Process(target = delay_one_second, args=(evt,)).start()
    evt.wait(10)
    print 'PRIMARY process, waking up'

def print_globals():
    print globals()