Python 多处理对象参考答案

【问题标题】：Python multiprocessing object referencePython 多处理对象参考
【发布时间】：2015-09-27 12:54:49
【问题描述】：

我没有得到 python 多处理模块。我用函数启动一个进程，并传递和对象作为它的参数。据我了解，它应该是该对象的确切副本。但是，如果我尝试打印该对象的地址，它在每个进程中都是相同的。怎么可能？每个过程中的地址不应该不同吗？如果它在每个进程中都是同一个对象，为什么对它的更改不是全局的，而是每个进程的本地的？

我的对象是这样定义的：

class MyClass():

    my_field = None

    def __init__():
        self.my_field = 0

以及在单独进程中运行的函数

def function_to_run_in_process(some_object):
    print some_object

多个进程的结果是这样的：

<__main__.MyClass instance at 0x7f276419e5f0>
<__main__.MyClass instance at 0x7f276419e5f0>
<__main__.MyClass instance at 0x7f276419e5f0>

等等。

如果我尝试像这样在进程中更改对象的某些字段：

def function_to_run_in_process(some_object, process_lock):
   process_lock.acquire()
   some_object.some_field = some_object.some_field + 1
   process_lock.acquire()
   print some_object, 'with some_field = ', some_object.some_field, 'at address: ', hex(id(some_object.some_field))

我得到类似这样的结果：

<__main__.MyClass instance at 0x7f276419e5f0>  with some_field = 1  at address  0xc5c428>
<__main__.MyClass instance at 0x7f276419e5f0>  with some_field = 1  at address  0xc5c428>
<__main__.MyClass instance at 0x7f276419e5f0>  with some_field = 1  at address  0xc5c428>

那么，如果传递的对象只是一个副本，为什么不仅对象的地址相同，甚至其字段的地址也相同？如果它们相同，为什么对字段的更改不可见？

【问题讨论】：

如果对象只是一个副本，为什么要获取锁？这样就没有同时访问的风险了。

标签： python python-multiprocessing object-reference

【解决方案1】：

这怎么可能？

每个进程都有自己的Virtual Address Space

每个流程的地址不应该都不一样吗？

没有。子进程继承其父进程的 VAS。请参阅clone 和fork。

如果它在每个进程中都是同一个对象，为什么对它的更改不是全局的，而是每个进程的本地的？

VAS 中的进程内存页将设置为COPY ON WRITE。只要页面没有改变，它们都会指向同一个物理内存，但是如果进行了任何更改，该页面的 VAS 将被映射到不同的位置。

这里有一篇关于进程内存管理的文章：http://duartes.org/gustavo/blog/post/anatomy-of-a-program-in-memory/

如果你想在进程之间共享状态，你可以共享内存或传递消息。多处理模块可以在共享内存页面中创建python对象，这在here进行了描述

但是，最好避免，尤其是如果以上所有内容对您来说都是新闻。

【讨论】：