multiprocessing-set_start_method("spawn")

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在 Python 里，借助 multiprocessing 模块能够开展多进程编程。而 set_start_method("spawn") 这一操作，能够对新进程的启动方式加以设定。下面为你详细介绍其具体用法和相关注意要点：

启动方式的类型

  • spawn：主进程会生成一个全新的 Python 解释器进程。在这种方式下，子进程仅仅会继承那些运行进程对象的 run() 方法所必需的资源。像全局变量的设置这类非必要资源，是不会被继承的。这种启动方式相对安全，但速度较慢，在 Windows 系统中是默认的启动方式。
  • fork：主进程会通过 os.fork() 来创建子进程。子进程会复制父进程的所有资源，包括内存状态和全局变量。此方式速度较快，不过在某些场景下可能会引发问题，是 Unix/Linux 系统的默认启动方式。
  • forkserver：和 fork 方式类似，但新进程是由一个专门的服务器进程创建的。这种方式适用于那些需要在 spawn 和 fork 之间权衡的场景。

使用示例

下面是一个运用 spawn 启动方式的示例代码：

import multiprocessing

def worker_function(num):
    """子进程要执行的任务"""
    print(f"子进程 {num}: 开始执行")
    result = num * num
    print(f"子进程 {num}: 计算结果为 {result}")
    return result

if __name__ == "__main__":
    # 必须在主模块的 if __name__ == "__main__": 语句中设置启动方式
    multiprocessing.set_start_method("spawn")

    # 创建进程池
    with multiprocessing.Pool(processes=2) as pool:
        # 向进程池提交任务
        results = [pool.apply_async(worker_function, args=(i,)) for i in range(5)]

        # 获取并打印结果
        for result in results:
            print("主进程: 获取到结果", result.get())

    print("主进程: 所有任务已完成")

关键注意事项

  1. 必须在主模块中设置：set_start_method() 必须在主模块的 if __name__ == "__main__": 语句里调用，不然就会触发 RuntimeError。
  2. 全局变量的继承情况：采用 spawn 方式时，子进程不会继承父进程的全局变量。如果有数据需要在进程间共享，要使用 multiprocessing.Value 或者 multiprocessing.Array。
  3. 兼容性方面：spawn 方式在所有平台都能使用，所以代码的可移植性更强。
  4. 性能表现：spawn 方式的启动速度比 fork 方式慢，因此在性能敏感的应用场景中，要谨慎使用。

要是你在实际运用过程中遇到具体问题，可以提供更多代码细节，以便进一步分析。