基于python的多进程共享变量正确打开方式

多进程共享变量和获得结果

由于工程需求，要使用多线程来跑一个程序。但是因为听说python的多线程是假的，于是使用多进程，反正任务需要共享的参数少。

查阅资料，发现实现多进程主要使用Multiprocessing，有两种方式，一种是Process，另一种是Pool。

p = Process(target=fun,args=(args))

再通过p.start()来启动一个子进程，通过p.join()方法来使得子进程运行结束后再执行父进程。

但是这样很烦，还要写个for 循环来开n个线程和join。

于是推荐用Pool。它可以开一个固定大小的进程池，然后每个线程执行apply_async()函数调用要执行的函数，最后再close和join。

代码如下：

pathm=Manager().Queue(len(pathlist))
for d in pathlist:
 pathm.put(d)
p=Pool(cp.threads)
results=[]
for i in range(cp.threads):
 temp=p.apply_async(ProcessWorker,args=(i,pathm,cp))
 results.append(temp)
print 'Waiting for all subprocesses done...'
p.close()
p.join()
print 'All subprocesses finish Processing.'
results=[r.get() for r in results]

上面的代码演示了如何使用pool多进程，如何在Pool里的进程之间共享变量pathm，以及如何获得进程函数执行的结果。需要注意的是，ProcessWorker必须是个无界的函数，否则报错该函数无法被pickle从而不能分配到各个进程。

cPickle.PicklingError: Can't pickle <type 'instancemethod'>: attribute lookup __builtin__.instancemethod failed

有界函数和python的多进程机制

从上面引申到了一个概念，就是有界函数无界函数的概念。

查阅资料之后我总结如下：

有界函数是包在一个类中，并且只有当类被实例化之后才能使用的函数，它的界就是这个实例。我们常常把这些函数称为类方法。例如以self为参数的类方法。

无界函数可以是没有被包在类中的函数，也可以是类中的静态方法，它们跟类是独立的。如类中的静态方法，它即使在某个类中被定义，但是不能访问类中的参数和其他方法。

python多进程的机制应该是把每个进程要调用的方法和传入的参数（如上面例子中的ProcessWorker）编译然后打包，然后复制到每个进程中执行。如果输入的是一个有界函数，那么它的参数应该是它所属的类（包括参数和方法），但是这是无法获得的，而且类属性和方法可能会有坑，导致难以打包。所以python限定了多进程要调用的函数不能是类方法。

我们要把多进程调用的函数放到类外面，或者变成静态函数。但是静态函数的话不能被所属的类的方法调用（self.ProcessWorker的形式），需要在外部调用，如mc=MyClass(),mc.ProcessWorker来调用，或者MyClass().ProcessWorker来调用。

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