Pythonのmultiprocessing.Processクラスに

Question

を使用してこれは初心者の質問です：

クラスがオブジェクトであるので、私はpippo()というクラスを作成し、この内部の機能とパラメータを追加することができる機能ならば、私は理解していませんpippoの内部は、x=pippo()を割り当てたときに上から下に実行されますが、x.dosomething()の外にはpippo以外とする必要があります。 Pythonのマルチプロセッシングパッケージでの作業

、それは大きな関数を定義し、Process()の呼び出しでtarget引数を使用してオブジェクトを作成するか、またはProcessクラスから継承することで、独自のプロセスのクラスを作成するために良いですか？

Answer 1

私はしばしば、multiprocessingのPythonのドキュメントページで、「機能的」アプローチ（targetパラメータを使用）のみを示しているのかどうか疑問に思っていました。たぶん、簡潔で簡潔なコードスニペットがイラストレーションの目的のために最適です。 1つの関数に収まる小さなタスクのために、私はそれは好ましい方法であるかを確認することができ、ALA：

from multiprocessing import Process 

def f(): 
    print('hello') 

p = Process(target=f) 
p.start() 
p.join() 

しかし、あなたは（複雑なタスクのための）大きなコードの組織を必要とするとき、独自のクラスを作ることは移動するための方法であります：各生成されたプロセスは、マスター・プロセスのメモリフットプリントのコピーで初期化されていることを念頭に

from multiprocessing import Process 

class P(Process): 
    def __init__(self): 
     super(P, self).__init__() 
    def run(self): 
     print('hello') 

p = P() 
p.start() 
p.join() 

ベア。そして、コンストラクタコード（すなわち、__init__()内のstuff）は、run()内のマスタプロセス専用コード内で実行され、別々のプロセスで実行されます。

したがって、プロセス（マスターまたは生成）がメンバー変数を変更した場合、変更は他のプロセスに反映されません。これはもちろん、bool,string,listなどのbulit-inタイプにのみ当てはまります。しかし、multiprocessingモジュールから "特別な"データ構造をインポートして、プロセス間で透過的に共有できます（Sharing state between processesを参照）。 multiprocessing.Pipeおよびmultiprocessing.Queueのような独自のIPC（プロセス間通信）チャネルを作成できます。