多处理初始化是如何在引擎盖下工作的？

Question

1. 我假设multiprocessing.Pool使用pickle将initargs传递给子进程

然而，我发现以下观点：

value = multiprocessing.Value('i', 1)
multiprocess.Pool(initializer=worker, initargs=(value, )) # Works

但这不起作用：
pickle.dumps(value)
投掷：

RuntimeError: Synchronized objects should only be shared between processes through inheritance

为什么会这样，以及多处理initargs如何绕过这一点，因为它也使用pickle

1. 据我所知，multiprocessing.Value在幕后使用共享内存，继承与通过initargs传递之间有什么区别？具体来说，在Windows上，代码不会分叉，因此会创建一个新的multiprocessing.Value实例

Answer 1

如果您传递了multiprocessing.Lock（）的实例，则错误消息应该是RuntimeError:Lock对象只能通过继承在进程之间共享。如果您正在创建multiprocessing.Process的实例，则可以将这些内容作为参数传递，这实际上就是当您说initializer=worker，initargs=（value，）时所使用的。正在进行的测试是当前是否正在生成一个进程，而当您已经有一个现有的进程池并且现在正在提交一些工作时，情况就不是这样了。但为什么会有这样的限制

您可以将共享内存pickle到一个文件中，然后在一周后尝试取消pickle并使用它，这有意义吗？当然不是！Python无法知道您不会做这样愚蠢的事情，因此它对共享内存和锁的pickle/unpickle设置了很大的限制，这只用于传递给其他进程