了解 Python 中多处理和线程之间的关键区别

Question

我编写了一个使用线程的程序，并使用 run(p, q) 方法创建了一个自定义 object 的实例。 我将此 run() 方法作为线程的目标传递，如下所示：

class MyClass(object):
    def run(p, q):
        # code here

obj = MyClass()
thrd = threading.Thread(target=obj.run, args=(a, b))

我的线程首先使用传递的 arguments、a 和 b 执行 run() 方法。 就我而言，其中之一是最终用于停止线程的事件。 此外，run() 方法可以访问所有对象的实例变量，包括其他对象。

据我了解，这是有效的，因为线程与创建它的程序共享 memory。

我的问题是这与多处理有何不同。 例如

proc = multiprocessing.Process(target=obj.run, args=(a, b))

我相信一个进程不共享 memory，所以我可以这样做吗？ 当仅引用一种方法时，该进程如何能够访问整个obj object？ 我可以通过活动吗？ 如果创建的进程获得了整个创建程序的 memory 的副本，那么打开数据库连接之类的情况会怎样？ 它如何与原始事件联系起来？

最后一个问题（感谢您对我的包容）。 是否有必要在创建的进程中复制整个程序（及其所有导入的模块等）？ 如果我想要一个不需要像主程序那么多的最小进程怎么办？

很高兴收到任何关于答案的提示，或指向以如此详细程度描述多处理的某个地方的指针。

非常感谢。

朱利安

Answer 1

每个进程都有自己的 memory map。 两个进程不共享他们的 memory 彼此。 在进程线程内部声明在它们来自的进程的 memory 内部，它没有。 "obj.run" 的代码从此进程复制到新生成的进程。