传递到进程中的常规列表的行为 Python

Question

我只是想知道为什么作为参数传递给进程（并在进程中修改）的常规列表不会像我正常将其传递给函数一样保留为引用传递？

下面是一些示例代码：

from multiprocessing import Process

def appendThings(x):
    x.append(1)
    x.append(2)
    x.append(3)

x = []
p = Process(target=appendThings, args=(x))
p.start()
p.join()
print(x)

我希望看到：

[1,2,3]

却得到了：

[]

也欢迎对多处理有一般的了解，因为我目前正在学习 :)

Answer 1

多处理无法直接传递 python 对象。发送给进程的参数是一个副本。

你至少有几个选择 return 数据：

共享ctypes
multiprocessing.Manager()

使用管理器的工作示例：

from multiprocessing import Process, Manager

def append_things(x):
    x.append(1)
    x.append(2)
    x.append(3)

if __name__ == '__main__':
    x = Manager().list([])
    p = Process(target=append_things, args=(x,))
    p.start()
    p.join()
    print(x)

Answer 2

你应该注意两件事：

您不应通过 p.terminate() 终止进程。那只会在它可以运行它的过程之前终止这个过程。

下面是一些示例代码：

from multiprocessing import Process

def appendThings(x):
        x.append(1)
        x.append(2)
        x.append(3)
        print ("I reached here!")

x = []
p = Process(target=appendThings, args=(x,))
p.start()
p.terminate()
p.join()
print(x)

只会输出以下内容：

[]

进程自己不共享内存。

因此，如果您执行以下操作：

def appendThings(x):
    x.append(1)
    x.append(2)
    x.append(3)
print (x)

它将打印：

[1,2,3]

所以在多进程中你应该使用管理器在进程之间共享对象。 Manager() 返回的管理器将支持类型 list、dict、Namespace、Lock、RLock、Semaphore、BoundedSemaphore、Condition、Event、Queue、Value 和 Array。您可以从 Python Official Doco.

阅读更多关于 Manager() 的信息

最后，您应该按如下方式修改您的代码，使其按照您的预期运行：

from multiprocessing import Process, Manager

def appendThings(x):
    x.append(1)
    x.append(2)
    x.append(3)

x = Manager().list()
#x =list()
p = Process(target=appendThings, args=(x,))
p.start()
p.join()
print(x)

所以输出将是：

[1, 2, 3]

传递到进程中的常规列表的行为 Python

Behaviour of Regular List passed into Process Python

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