使用Python的multiprocessing.Process类

Question

这是一个新手问题：

类是一个对象，因此我可以创建一个名为的类，pippo()并在此add函数和参数内部，我不知道pippo在分配时是内部函数是从上向下执行x=pippo()还是必须以x.dosomething()外部调用pippo。

使用Python的多处理程序包，是更好的方法是定义一个大函数并使用target调用中的参数创建对象Process()，或者通过从Process类继承来创建自己的流程类？

Answer 1

我经常想知道为什么Python的有关多处理的doc页面仅显示“功能性”方法（使用target参数）。可能是因为简洁的代码段最适合用于说明目的。对于适合一个功能的小任务，我可以看到这是首选的方式，ala：

from multiprocessing import Process

def f():
    print('hello')

p = Process(target=f)
p.start()
p.join()

但是，当您需要更大的代码组织（用于复杂的任务）时，创建自己的类是可行的方法：

from multiprocessing import Process

class P(Process):
    def __init__(self):
        super(P, self).__init__()
    def run(self):
        print('hello')

p = P()
p.start()
p.join()

请记住，每个生成的进程都使用主进程的内存占用量副本进行初始化。而且构造函数代码（即内部的东西__init__()）是在主进程中执行的-
只有内部的代码run()在单独的进程中执行。

因此，如果某个进程（主进程或生成的进程）更改了其成员变量，则该更改将不会反映在其他进程中。这，当然，是唯一真正的储存卡，在类型，如bool，string，list，等。但是，您可以导入“特殊”的数据结构，从multiprocessing其中将被透明的过程（见之间共享模块进程间共享状态。）或者，您可以创建自己的IPC（进程间通信）渠道，例如multiprocessing.Pipe和multiprocessing.Queue。