Python通用多进程（无子进程）

我要么很难理解多进程库的逻辑，要么我遗漏了一些东西

以下两种说法正确吗

除了SharedMemoryManager之外，多进程库不提供任何在进程之间共享数据的方法，除非所述进程是原始进程通过库本身生成的子进程

多进程管理器生成一个管理共享对象的服务器进程（即，它不使用共享内存）

第一点是基于我所看到的构造函数的签名的推断，但我不确定我是否正确，因为这意味着在最常见的多处理情况下（即，当进程不是主进程的子进程时），大多数库都是无用的

如果我是正确的，多进程基本上是一个奇怪的线程库，由于GIL的问题，它使用进程而不是线程

第二点来自官方文档，但与共享内存方法相比，它的效率非常低，所以我怀疑我误解了

如果我是对的，那么我还有最后一个问题：

是否有更高级、更基本的SharedMemoryManager版本（即使在不同的库中）？类似于boost:：interprocess的东西。可以在shmem中分配并为我管理的东西，如示例中的CrossProcessDict：

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您会说，“在最常见的多进程情况下（即，当进程不是主进程的子进程时），大多数库都是无用的。”正是在这种情况下，应该保护进程不受其他进程的窥视。它们仍然有通信机制（sockets、

SyncManager

等），但通信方式更加安全、可控。在我的共享服务器上，我的ISP一起阻止了共享内存服务。我猜ISP担心的是，如果你能猜到共享内存密钥，你就可以查看其他用户的内存。在很多情况下，你没有选择，而在其他情况下，你仍然会选择一个命名的共享内存部分，我想这就是库提供SharedMemoryManager对象的原因。问题是，从我从文档中了解到的情况来看，这对于我的用例来说太简单了。

# Imagine I make this hashable by defining __eq__ and __hash__
@dataclass
class Key:
  field1: str
  field2: str

# Only some member functions will be "public".
# Those will be the ones taking care of the locking.
@dataclass
class Value:
  _array: List[float]
  _num1: int
  _num2: int
  _multiprocess_lock: Lock

@dataclass
class CrossProcessDict:
  my_dict1: Dict[Key, Value]
  my_dict2: Dict[Key, Value]