Python：在两个线程之间共享变量源于多进程。过程

Question

Python 3.1.2

我对多处理产生的两个线程之间的变量共享有问题。过程这是一个简单的bool变量，它应该决定线程是应该运行还是应该停止执行。下面是三种情况下显示的简化代码（但使用与我的原始代码相同的机制）：

1. 主要用于Thread加工。Thread类型和自紧度。正在运行布尔类型[工作正常]

我想了解的是为什么它是这样工作的，而不是另一种。（即，为什么第2点没有像我认为的那样起作用）。

测试是从python的解释器完成的：

from testclass import *

d = TestClass()
d.start()
d.stop()

import threading
import time
import queue
import multiprocessing

class TestClass(threading.Thread):
def __init__(self):
    threading.Thread.__init__(self)
    self.q = queue.Queue(10)
    self.is_running = True
    self.sema = threading.Semaphore()

def isRunning(self):
    self.sema.acquire()
    print ("Am I running?", self.is_running)
    z = self.is_running
    self.sema.release()
    return z

def stop(self):
    self.sema.acquire()
    self.is_running = False
    print("STOPPING")
    self.sema.release()

def reader(self):
    while self.isRunning():
        print("R] Reading!")
        try:
            data = self.q.get(timeout=1)
        except:
            print("R] NO DATA!")
        else:
            print("R] Read: ", data)
def writer(self):
    while self.isRunning():
        print("W] Writing!")
        self.q.put(time.time())
        time.sleep(2)

def run(self):
    tr = threading.Thread(target=self.reader)
    tw = threading.Thread(target=self.writer)
    tr.start()
    tw.start()
    tr.join()
    tw.join()

import threading
import time
import queue
import multiprocessing


class Test(multiprocessing.Process):
def __init__(self):
    multiprocessing.Process.__init__(self)
    self.q = queue.Queue(10)
    self.is_running = True
    self.sema = threading.Semaphore()

def isRunning(self):
    self.sema.acquire()
    print ("Am I running?", self.is_running)
    z = self.is_running
    self.sema.release()
    return z

def stop(self):
    self.sema.acquire()
    self.is_running = False
    print("STOPPING")
    self.sema.release()

def reader(self):
    while self.isRunning():
        print("R] Reading!")
        try:
            data = self.q.get(timeout=1)
        except:
            print("R] NO DATA!")
        else:
            print("R] Read: ", data)
def writer(self):
    while self.isRunning():
        print("W] Writing!")
        self.q.put(time.time())
        time.sleep(2)

def run(self):
    tr = threading.Thread(target=self.reader)
    tw = threading.Thread(target=self.writer)
    tr.start()
    tw.start()
    tr.join()
    tw.join()

import threading
import time
import queue
import multiprocessing

class TestClass(multiprocessing.Process):
def __init__(self):
    multiprocessing.Process.__init__(self)
    self.q = queue.Queue(10)
    self.is_running = multiprocessing.Value("b", True)
    self.sema = threading.Semaphore()

def isRunning(self):
    self.sema.acquire()
    print ("Am I running?", self.is_running)
    z = self.is_running.value
    self.sema.release()
    return z

def stop(self):
    self.sema.acquire()
    self.is_running.value = False
    print("STOPPING")
    self.sema.release()

def reader(self):
    while self.isRunning():
        print("R] Reading!")
        try:
            data = self.q.get(timeout=1)
        except:
            print("R] NO DATA!")
        else:
            print("R] Read: ", data)
def writer(self):
    while self.isRunning():
        print("W] Writing!")
        self.q.put(time.time())
        time.sleep(2)

def run(self):
    tr = threading.Thread(target=self.reader)
    tw = threading.Thread(target=self.writer)
    tr.start()
    tw.start()
    tr.join()
    tw.join()

Answer 1

在第2点中，父进程和子进程都有自己的副本正在运行。在父进程中调用stop（）时，它只修改父进程中正在运行的，而不修改子进程中正在运行的。原因是多重处理。工作的价值在于它的内存在两个进程之间共享。

如果需要进程感知队列，请使用多进程。队列

Answer 2

线程都是同一个进程的一部分，所以它们共享内存。另一个后果是不同的cpu不能完全同时执行线程，因为一个进程只能由一个cpu拾取。

进程有单独的内存空间。一个cpu可以运行一个进程，同时另一个cpu可以运行另一个进程。需要特殊的结构来让过程合作。