生成过程中的静态变量未初始化答案

【问题标题】：Static variables in spawn processes are not initialised生成过程中的静态变量未初始化
【发布时间】：2021-07-07 21:41:07
【问题描述】：

对我来说很奇怪，“spawn”过程不会复制类的静态变量，但是使用“fork”一切都可以。

代码：

import typing as t
import multiprocessing as mp
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor


class Foo:
    static_var: int

    def __init__(self):
        pass


def func(foo_class: t.Type[Foo]):
    return foo_class.static_var


if __name__ == "__main__":
    # with ProcessPoolExecutor(mp_context=mp.get_context("fork")) as executor:
    with ProcessPoolExecutor(mp_context=mp.get_context("spawn")) as executor:
        foo_class = Foo
        foo_class.static_var = 10
        res = executor.map(func, [foo_class, foo_class])
        print(list(res))
    print('Done')

输出“分叉”：

[10, 10]
Done

输出“spawn”：

AttributeError: type object 'Foo' has no attribute 'static_var'

Python 版本：3.8.5

我不知道如何通过 spawn 来克服它（而且我不完全理解为什么它不起作用）。生成过程再次启动自己的解释器和导入模块（和类？），这就是为什么没有初始化静态变量？如何通过类传递变量？

【问题讨论】：

标签： python process multiprocessing spawn static-variables

【解决方案1】：

在多处理中，spwan 或 fork-server 工作进程是新的 python 进程。
所有内存状态都是新鲜的，if __name__ == "__main__:" 块没有被执行。这个意义上的静态类变量不是静态的。

在fork工作进程中，整个进程内存被复制，因此类变量很可能被复制，但一个进程中的任何更改都不会影响其他进程。

两种可能的解决方案：

修改任务函数和参数，使任务是独立的，不依赖于非静态环境。
使用ProcessPoolExecutor 中的initializer 参数正确设置静态变量。

def worker_initializer():
    foo_class = Foo
    foo_class.static_var = 10

with ProcessPoolExecutor(
    initializer=worker_initializer,
    mp_context=mp.get_context("spawn")
) as executor:
    pass

【讨论】：