多进程修改全局变量及进程池Pool一些坑

　　进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位，每个进程的内存单元是独立的，多进程中，每个进程中所有数据(包括全局变量)都各有拥有一份，互不影响。所以代码层面你定义一个全局变量，每个进程一开始可以使用但并不共享，进程内部会有自己的一份！

# ‐*‐ coding: utf‐8 ‐*‐

from multiprocessing import  Process

num_global = 10

def worker1(num):
    global num_global
    for i in range(num):
        num_global += 1

    print("我是worker1进程,我的结果是{0}".format(num_global))


def worker2(num):
    global num_global
    for i in range(num):
        num_global += 1

    print("我是worker2进程,我的结果是{0}".format(num_global))


if __name__ == "__main__":

    p1 = Process(target=worker1,args=(3,))
    p2 = Process(target=worker2,args=(4,))
    p1.start()
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()
    print("我还是我",num_global)

D:installpython3python.exe D:/pyscript/test/test2.py
我是worker1进程,我的结果是13
我是worker2进程,我的结果是14
我还是我 10

Process finished with exit code 0

　　如果在一个类里面用进程池会是什么效果?你会发现类里面的进程代码没有运行。如下代码大家自行研究!

# -*- coding: utf-8 -*-
from multiprocessing import Pool

global_name = "老王"

class MyClass(object):

    def my_func(self):
        p_pool = Pool(5)
        for i in range(3):
            p_pool.apply_async(func=self.my_task, args=(i,))
        p_pool.close()
        p_pool.join()

    def my_task(i):
        print(i, global_name)


class MyClass2(object):

    def my_func(self):
        p_pool = Pool(5)
        for i in range(3):
            p_pool.apply_async(func=my_task, args=(i,))
        p_pool.close()
        p_pool.join()

# 这个函数是类外面的
def my_task(i):
        print(i, global_name)

if __name__ == "__main__":

    obj = MyClass()
    obj.my_func() # 没有任何输出
    print("以下是MyClass2类")
    obj2 = MyClass2()
    obj2.my_func()

D:python3installpython.exe D:/python/py3script/python66.py
以下是MyClass2类
0 老王
1 老王
2 老王

Process finished with exit code 0

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