Python 的多处理不能很好地与 threading.local 配合使用？

Question

我有两个进程(参见示例代码)，每个进程都尝试访问一个 threading.local 对象。我希望下面的代码打印“a”和“b”(以任意顺序)。相反，我得到“a”和“a”。当我启动全新的进程时，如何才能优雅而稳健地重置 threading.local 对象？

import threading
import multiprocessing
l = threading.local()
l.x = 'a'
def f():
    print getattr(l, 'x', 'b')
multiprocessing.Process(target=f).start()
f()

编辑:作为引用，当我使用 threading.Thread 而不是 multiprocessing.Process 时，它按预期工作。

Answer 1

您提到的两个操作系统都是基于 Unix/Linux 的，因此实现了相同的 fork()ing API。fork() 完全复制进程对象，以及它的内存、加载的代码、打开的文件描述符和线程。此外，新进程通常在内核中共享同一个进程对象，直到第一次内存写入操作。这基本上意味着局部数据结构也被复制到新进程中，连同线程局部变量。因此，您仍然拥有相同的数据结构并且 l.x 仍然被定义。

要为新进程重置数据结构，我建议进程启动函数首先调用一些清除方法。例如，您可以使用 process_id = os.getpid() 存储父进程 pid 并使用

if process_id != os.getpid(): 
   clear_local_data()

在子进程main函数中。