Python 如何在多处理程序中提取包

解压文件时，我遇到了一个多处理问题

我有一个在多个进程中使用

SomeClass

的程序。每个进程都将运行

\u set\u up\u package

，它提取一些zip文件的内容。此zip文件只需提取一次，并将由所有进程使用

我尝试通过以下方式仅提取一次zip文件：

正在检查文件是否已存在

将线程块创建为类变量

这不起作用，因为有时我会在程序中获得

fileexisterror

。我原以为类变量锁会被所有进程共享，但因为我得到了一个错误，我不相信是这样

如何以过程安全的方式解压包

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实现了一个不使用锁的解决方案

try:
    with zipfile.ZipFile(path_to_zip, 'r') as zip_ref:
        zip_ref.extractall(dest)
except FileExistsError:
    self.logger.warning(
        "Un-zipping failed because file already exists: '{0}'".format(path_to_zip))

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实现了一个不使用锁的解决方案

try:
    with zipfile.ZipFile(path_to_zip, 'r') as zip_ref:
        zip_ref.extractall(dest)
except FileExistsError:
    self.logger.warning(
        "Un-zipping failed because file already exists: '{0}'".format(path_to_zip))

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每个进程都有自己的

SomeClass

，每个进程都有自己独立的

\uuuu加载\uu包\uu锁

类属性。您需要将

锁作为参数传递给每个进程。另外，我不认为
线程.Lock
与
多处理.Lock
是一回事-线程和进程不是一回事。@martineau谢谢你指出这一点。我想我在多线程应用程序中使用过这个类。你说得对，锁在多处理应用程序上不起作用。每个进程都有自己的
SomeClass
，每个进程都有自己单独的
\uuu load\u package\u lock
类属性。您需要将
锁作为参数传递给每个进程。另外，我不认为
线程.Lock
与
多处理.Lock
是一回事-线程和进程不是一回事。@martineau谢谢你指出这一点。我想我在多线程应用程序中使用过这个类。您是对的，锁在多处理应用程序上不起作用。