Python:为什么这里的进程之间共享多进程锁？

Question

我正在尝试在进程之间共享锁。我知道共享锁的方法是将其作为参数传递给目标函数。但是我发现即使下面的方法也有效。我无法理解进程共享此锁的方式。谁能解释一下？

import multiprocessing as mp
import time


class SampleClass:

    def __init__(self):
        self.lock = mp.Lock()
        self.jobs = []
        self.total_jobs = 10

    def test_run(self):
        for i in range(self.total_jobs):
            p = mp.Process(target=self.run_job, args=(i,))
            p.start()
            self.jobs.append(p)

        for p in self.jobs:
            p.join()

    def run_job(self, i):
        with self.lock:
            print('Sleeping in process {}'.format(i))
            time.sleep(5)


if __name__ == '__main__':
    t = SampleClass()
    t.test_run()

Answer 1

在 Windows 上(你说你正在使用)，这些事情总是减少到关于如何 multiprocessing 的细节。与 pickle 一起玩，因为在 Windows 上所有跨越进程边界的 Python 数据都是通过在发送端进行酸洗(在接收端取消酸洗)来实现的。

我最好的建议是避免一开始就提出这样的问题 ;-) 例如，您展示的代码在 Python 2 下的 Windows 上会崩溃，如果您使用 multiprocessing.Pool 也会在 Python 3 下崩溃。方法而不是 multiprocessing.Process .

这不仅仅是锁，只是试图腌制一个绑定(bind)方法(如 self.run_job )在 Python 2 中爆炸。想想看。您正在跨越进程边界，并且没有对应于 self 的对象在接收端。对象是什么self.run_job应该在接收端绑定(bind)？

在 Python 3 中，酸洗 self.run_job还腌制一份self目的。这就是答案:SampleClass对应于 self 的对象是由接收端的魔法创建的。清如泥。 t的整个状态都是腌制的，包括 t.lock .这就是它“起作用”的原因。

有关更多实现细节，请参阅此:

Why can I pass an instance method to multiprocessing.Process, but not a multiprocessing.Pool?

从长远来看，如果你坚持那些明显打算工作的东西，你将遭受最少的谜团:传递模块全局可调用对象(既不是实例方法也不是局部函数)，并显式传递 multiprocessing数据对象(Lock、Queue、manager.list 等的实例)。