使用多处理时未更新实例变量 Python

Question

我在更新变量方面遇到了一个不寻常的问题。我构建了一个简单的 class 对象来帮助我进行一些网络嗅探。我想做一个并行过程，它允许我运行一些网络测试并捕获使用 python 生成的流量，这样我就可以扩展程序来做一些令人惊奇的事情。我正在使用 scapy 的嗅探功能来帮助进行界面嗅探。

Scapy 的嗅探器允许您将一个函数传递给它自己的函数，该函数允许您创建一个 'stop sniffing' 条件。在我的例子中，我创建了函数 stop_filter 并且我希望通过简单地更新 self.stop_sniffing 实例变量来停止 Scapy 嗅探函数。我在下面展示了程序输出，它显示 self.stop_sniffing 在函数 stop 中设置为 True，但在 stop_filter 中打印时又设置回 False（或根本不更新） ].我不知道为什么会这样，也没有想到解决方案，因为这是一个很奇怪的问题。

如果有新眼光的人能看到我在这里做了什么疯狂的事情，将不胜感激！

from scapy.all import *
from multiprocessing import Process


class DatasetSniffer:
    def __init__(self, iface, local_dir='.'):
        self.iface = iface
        self.master = None
        self.local_dir = local_dir
        self.stop_sniffing = False # Never updates! why!?
        self.writer = PcapWriter(local_dir+"/master.pcap", append=True, sync=True)

    def stop_filter(self, p):
        # Note: 'p' gets passed in by Scapy function 'sniff'
        print self.stop_sniffing
        # Return 'True' to stop sniffer
        return self.stop_sniffing

    def sniff(self):
        sniff(store=0, prn=self.writer.write, iface=self.iface, stop_filter=self.stop_filter)

    def start(self):
        self.master = Process(target=self.sniff)
        self.master.start()

    def stop(self):
        self.stop_sniffing = True
        # Shows that self.stop_sniffing is 'True'
        print self.stop_sniffing
        self.master.join()


if __name__ == "__main__":
    interface = 'en3'
    sniffer = DatasetSniffer(interface)
    sniffer.start()
    #   some process
    time.sleep(5)
    sniffer.stop()

Shell 输出：

sudo python sniffing.py
False
False
False
False
False
False
False
False
False
False
False
False
False
False
False
False
True
False
False
False
False

Answer 1

问题

您在此示例代码中没有使用多个线程，您使用的是多个进程。

这里有两个不共享内存的独立进程：

原流程
一个新进程，由 multiprocessing.Process.start
启动
- 此进程将通过分叉原始进程开始，在分叉时创建其内存的副本。他们没有 "share" 记忆。

现在，当您在原始进程中调用 DatasetSniffer.stop 时，这不会改变新 ("master") 进程中 stop_sniffing 的值。

那怎么沟通呢？

使用multiprocessing时，您可以使用Pipe进行交流。像这样：

readable_pipe, writable_pipe = multiprocessing.Pipe(duplex=False)
process = Process(target=do_something)

现在，我们的原始进程可以通过写入管道来发送消息：

writable_pipe.send("stop")

而新进程可以使用以下方式检查消息：

if readable_pipe.poll():
    msg = readable_pipe.recv()

尝试将其应用到您的代码中。

Answer 2

感谢您的所有建议。经过一杯灵感，我设法敲定了这个剧本。可能是一种更好的方法来解决我的问题而无需进行太多更改。所以这段代码允许线程在 class 之外使用停止函数，从而允许所有异步任务使用 stop_filter.

在下面的 link 中找到此信息。希望这个 post 对其他人有用！ http://www.tutorialspoint.com/python/python_multithreading.htm

干杯！

import threading
from scapy.all import *
from datetime import datetime

directory = str(datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S"))
os.makedirs(directory)

DatasetSnifferExit = 0

class DatasetSniffer(threading.Thread):
    def __init__(self, iface, local_dir='.', filename=str(datetime.now())):
        self.iface = iface
        self.filename = filename
        self.local_dir = local_dir
        self.stop_sniffing = False
        self.writer = PcapWriter(local_dir+"/"+filename+".pcap", append=True, sync=True)
        threading.Thread.__init__(self)

    def run(self):
        sniff_interface(self.writer.write, self.iface)


def stop_filter(p):
    if DatasetSnifferExit:
        return True
    else:
        return False


def sniff_interface(write, iface):
    sniff(store=0, prn=write, iface=iface, stop_filter=stop_filter)


if __name__ == "__main__":
    DatasetSnifferExit = False
    # Create new threads
    pcap1 = DatasetSniffer('en3', directory, "master")
    pcap2 = DatasetSniffer('en0', directory, "slave")

    # Start new Threads
    pcap1.start()
    pcap2.start()

    # Do stuff
    time.sleep(10)

    # Finished doing stuff
    DatasetSnifferExit = True

使用多处理时未更新实例变量 Python

Instance variables not being updated Python when using Multiprocessing

python

multithreading

scapy

问题

那怎么沟通呢？