Python多处理不支持动态加载的LD_库_路径

我正在从事一个使用多处理的Python3.5项目，工作进程需要能够调用编译后的MATLAB代码。为了在运行python之前不必设置LD_LIBRARY_PATH环境变量（它会导致与libexpat冲突），我只希望这个工作进程使用修改后的LD_LIBRARY_路径。我认为这很好，因为使用

fork（）

创建的进程是在父进程中进行任何环境更改后启动的。我正在使用

matlab_runtime_paths = [
    '/usr/local/MATLAB/MATLAB_Runtime/v91/runtime/glnxa64',
    '/usr/local/MATLAB/MATLAB_Runtime/v91/bin/glnxa64',
    '/usr/local/MATLAB/MATLAB_Runtime/v91/sys/os/glnxa64',
    '/usr/local/MATLAB/MATLAB_Runtime/v91/sys/opengl/lib/glnxa64'
]
system_lib_dir = '{}/lib'.format(sys.prefix)

lib_paths = matlab_runtime_paths + [system_lib_dir]
lib_paths_format = ':'.join(lib_paths)
os.putenv('LD_LIBRARY_PATH', lib_paths_format)

要在父进程中设置环境变量，我需要在工作进程的后面设置环境变量

def matlab_worker(matlab_pipe_end):
    import service
    service.initialize_stub()

由于无法正确找到库而崩溃。如果我添加

def matlab_worker(matlab_pipe_end):
    os.system('echo $LD_LIBRARY_PATH')
    import service
    service.initialize_stub()

变量设置好了，我甚至可以

def matlab_worker(matlab_pipe_end):
    os.system('ldd <path>/service.so')
    import service
    service.initialize_stub()

def matlab_worker（matlab_管道端）：
操作系统（'ldd/service.so'）
进口服务
service.initialize_stub（）

并确保所有共享对象都已解析，但python未能遵守此设置，导致导入崩溃。我这样假设是因为动态加载程序不会在fork之后重新读取LD_LIBRARY_PATH变量（这是正确的吗？听起来不正确，但我找不到任何关于它的文档）

是否有任何方法可以实现我想要的，或者我的代码是否有问题？我应该注意，如果父进程是使用

LD\u LIBRARY\u PATH=…

启动的，那么该代码可以正常工作，并且我已经确保没有冲突的库可能会破坏进程

我假设是因为动态加载程序不会重新读取 fork后面的LD_LIBRARY_PATH变量

没错，当您调用

putenv

时，动态链接器已经解析了

LD_LIBRARY_PATH

并构建了用于解析符号的内部表。如果没有

exec

，您将无法重建这些文件

或者，你可以

• 启动时，查看路径是否已设置，如果未设置，请设置路径并重新执行脚本
• 将工作脚本更改为独立脚本，以便它们可以被

  exec

  -ed而不是

  fork

  -ed
• 使用

  LD\u LIBRARY\u路径启动主应用程序

• 使用绝对路径，通过

  dlopen

  手动加载所需的库

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好的，我假设没有办法在运行时与动态加载程序通信，它应该添加另一个搜索路径？@MaxEhrlich不幸的是，没有。