在Python中使用多处理在程序的新实例中重新加载什么

我推测使用多处理会导致程序的新实例被初始化。e、 g.以下代码将导致7个实例被初始化：

pool = mp.Pool(processes=7) 
pool.apply_async(process, args=(properties,)) for properties in properties_list]

---

但我的问题是，新实例中实际加载的是什么？例如，如果我有

file_a.py

，它调用了

file_b.py

中的函数，并且

file_b.py

中的函数使用了多处理，那么重新加载的只是

file_b.py

，还是

file_a.py

和

file_b.py

？

我相信您所有的导入都会被导入

详细信息因您的启动方法而异

• fork方法（Unix上的默认方法）-这实际上是您的程序。在这种情况下，父级的所有内存和资源都克隆到子级。在父对象中加载的内容将加载到子对象中。（所有资源，如文件描述符，将在两个进程之间共享。）

• spawn或forkserver方法（spawn是Windows上的默认值）-这两种方法都至少启动一个python解释器的新实例，并pickle run方法所需的任何参数和其他资源。据我所知，所有文件_a.py都被解析，包括文件_b.py的导入

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在后两种情况下，都表示“不会继承不必要的资源”，但这并不是指加载导入的代码；它是指操作系统资源，如共享内存访问或文件描述符。

我相信您所有的导入都将被导入

详细信息因您的启动方法而异

• fork方法（Unix上的默认方法）-这实际上是您的程序。在这种情况下，父级的所有内存和资源都克隆到子级。在父对象中加载的内容将加载到子对象中。（所有资源，如文件描述符，将在两个进程之间共享。）

• spawn或forkserver方法（spawn是Windows上的默认值）-这两种方法都至少启动一个python解释器的新实例，并pickle run方法所需的任何参数和其他资源。据我所知，所有文件_a.py都被解析，包括文件_b.py的导入

在后两种情况下，都表示“不会继承不必要的资源”，但这并不是指加载导入的代码；这是关于操作系统资源，如共享内存访问或文件描述符。

解释得很好，我还解释了

多处理

进程之间使用的内存模型解释得很好，我还解释了

多处理

进程之间使用的内存模型