【Python】multiprocessing - 进程隔离

在 Python 的 multiprocessing 模块中，每个进程都有自己的内存空间，因此进程之间的数据不会共享。这意味着每个进程对全局变量的修改不会影响其他进程。

代码结构

from multiprocessing import Process

nums = [11, 22]

def run_p1():
    for i in range(4):
        nums.append(i)

def run_p2():
    for i in range(4):
        nums.append(i)
    print(nums)

if __name__ == '__main__':
    p1 = Process(target=run_p1)
    p2 = Process(target=run_p2)
    p1.start()
    p1.join()
    p2.start()
    p2.join()

详细步骤

1. 全局变量 nums：
   • nums 是一个全局列表，初始值为 [11, 22]。
2. 定义 run_p1 函数：
   • run_p1 函数在 nums 列表中追加 0, 1, 2, 3。
3. 定义 run_p2 函数：
   • run_p2 函数在 nums 列表中追加 0, 1, 2, 3，然后打印 nums。
4. 创建和启动进程：
   • p1 进程调用 run_p1 函数。
   • p2 进程调用 run_p2 函数。

进程的行为

1. p1 进程：
   • 在 p1 进程中，nums 被修改为 [11, 22, 0, 1, 2, 3]。
   • 但是，这个修改只影响 p1 进程的内存空间，不会影响主进程或其他进程。
2. p2 进程：
   • 在 p2 进程中，nums 被修改为 [11, 22, 0, 1, 2, 3]。
   • 但是，这个修改只影响 p2 进程的内存空间，不会影响主进程或其他进程。

输出结果

由于每个进程都有自己的内存空间，p1 和 p2 进程对 nums 的修改不会相互影响。因此，p2 进程打印的 nums 只会包含它自己的修改。

最终输出结果是：
[11, 22, 0, 1, 2, 3]

总结

• 进程隔离：每个进程都有自己的内存空间，对全局变量的修改不会影响其他进程。
• 输出结果：p2 进程打印的 nums 只包含它自己的修改，即 [11, 22, 0, 1, 2, 3]。