Python 在多处理中跨所有进程共享类的最简单方法

我有一个在初始化时启动多个线程的类。最初我使用的是线程，但我从中学到了它会变得多么缓慢。当我对此进行研究时，似乎多处理会更快，因为它实际上使用了多个核。唯一困难的是它不会自动共享值。如何在所有进程中共享以下代码

理想情况下，它还可以在类外的进程之间共享。 而且，如果可能的话，我宁愿分享整个类，也不愿分享每个单独的值

将多处理导入为mp
从时间上导入睡眠
类别ThreadedClass：
定义初始化（自）：
self.var=0
#这里是我想告诉多处理共享“self”的地方
change\u var=mp.Process（target=self.change\u var，args=（））
print_var=mp.Process（target=self.print_var，args=（））
更改变量start（）
睡眠（0.5）
打印变量开始（）
def更改变量（自身）：
尽管如此：
self.var+=1
打印（“将变量更改为”，self.var）
睡眠（1）
def打印变量（自身）：
尽管如此：
打印（“打印变量：”，self.var）
睡眠（1）
ThreadedClass（）

我还将上述代码的输出包括在下面：

Changed var to  1  
Printing var:  0  
Changed var to  2  
Printing var:  0 
Changed var to  3  
Printing var:  0  
Changed var to  4  
Printing var:  0 
Changed var to  5  
Printing var:  0  
Changed var to  6  
Printing var:  0 
Changed var to  7  
Printing var:  0  
Changed var to  8  
Printing var:  0 
Changed var to  9  
Printing var:  0  
Changed var to  10

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提前感谢。

首先，多处理意味着您正在创建子进程。这意味着，一般来说，他们在记忆中有自己的空间，彼此不说话。需要明确的是，当您启动一个新的多处理线程时，python会将所有全局变量复制到该线程中，然后将该线程与其他线程分开运行。因此，当您生成两个进程时，change_var和print_var，每个进程都收到一份self，因为它们是self的两份副本，所以它们都没有相互交谈。一个线程正在更新它自己的self副本并生成正在计数的答案，另一个线程没有更新self。您可以自己轻松地进行测试：

import multiprocessing as mp
LIST = [] # This list is in parent process. 
def update(item):
    LIST.append(item)
p = mp.Process(target=update, args=(5,)) # Copies LIST, update, and anything else that is global. 
p.start()
p.join()
# The LIST in the sub-process is cleaned up in memory when the process ends. 
print(LIST) # The LIST in the parent process is not updated. 

如果不同的过程在试图处理变量时，正在更新彼此的变量，这将是非常危险的；因此，为了自然地隔离它们（并防止“分段错误”），将复制整个名称空间。如果希望子进程彼此通信，则需要与为此而设计的管理器和队列通信

我个人建议您围绕Pool（）之类的东西编写代码。非常干净，输入一个数组，返回一个数组，完成。但是如果你想进入兔子洞，下面是我在多处理网站上读到的内容

import multiprocessing as mp

def f(queue):
    queue.put(['stuff',15])
def g(queue):
    queue.put(['other thing'])

queue = mp.Queue()
p = mp.Process(target=f,args=(queue,))
q = mp.Process(target=g,args=(queue,))
p.start()
q.start()
for _ in range(2):
    print(queue.get())
p.join()
q.join()

其主要思想是队列不会被复制，而是允许将内容留在队列中。当您运行queue.get（）时，它会等待队列中其他进程留下的内容被获取。get（）阻塞并等待。这意味着您可以让一个进程读取另一个进程的内容，如：

import multiprocessing as mp

def f(queue):
    obj = queue.get() # Blocks this sub-process until something shows up. 
    if obj:
        print('Something was in the queue from some other process.')
        print(obj)
def g(queue):
    queue.put(['leaving information here in queue'])

queue = mp.Queue()
p = mp.Process(target=f,args=(queue,)) 
q = mp.Process(target=g,args=(queue,))
p.start()

这有点酷，所以我建议在这里等待一秒钟，思考等待处理的内容。接下来开始q过程

q.start()

请注意，p直到q开始才完成处理。这是因为队列被阻塞并等待出现某些内容

# clean up 
p.join()
q.join()

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您可以在以下位置阅读更多内容：

我相信您必须在队列（）中进行写操作。工人们不经过经理就不能真正交谈。@BobbyOcean我如何使用队列（）？