在Python中执行多处理时，是否在每个进程中复制全局变量？

我们使用了并行处理，通过

runInParallel

调用一些函数，您可以在下面的答案中找到：

所有这些函数都应该能够访问一个全局变量，并读取该变量。
这个全局变量实际上是一个类的实例。此实例包含一个成员变量/属性，所有进程都对其进行读取和写入

然而，事情并不是这样发生的。对象（类实例）似乎是复制的，其属性在每个进程上都是独立的。因此，如果一个进程更改了该值，则另一个进程的变量将看不到该值

这是预期的行为吗

如何克服它

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谢谢

在从父进程分叉时，所有子进程都将继承该实例。在fork之后，将看不到在子实例和父实例中对实例所做的任何更改

这就是Linux中进程的工作方式——每个进程都有自己的内存，不受其他进程的影响（除非您有意共享它）。它不是特定于Python的

您所寻找的通常称为IPC（进程间通信）。流程之间可以通过多种方式进行通信。您可能需要使用管道或共享内存

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在Python中，请阅读以下内容：

在从父进程分叉时，所有子进程都将继承该实例。在fork之后，将看不到在子实例和父实例中对实例所做的任何更改

这就是Linux中进程的工作方式——每个进程都有自己的内存，不受其他进程的影响（除非您有意共享它）。它不是特定于Python的

您所寻找的通常称为IPC（进程间通信）。流程之间可以通过多种方式进行通信。您可能需要使用管道或共享内存

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在Python中，请阅读以下内容：

不加解释的向下投票等于欺负。不加解释的向下投票等于欺负