Python多进程传参self

在Python中，多进程是一种利用多核CPU来执行并行任务的方式。通过多进程，我们可以同时执行多个任务，提高程序的运行效率。在使用多进程时，我们可能会遇到需要传递self参数的情况。本文将介绍如何在Python多进程中传递self参数，并提供代码示例。

什么是多进程

在计算机科学中，进程是指计算机中正在运行的程序。每个进程都有自己的内存空间和系统资源，相互之间是独立的。多进程是指同时运行多个进程的技术，多个进程之间可以并行执行，互不干扰。

Python提供了multiprocessing模块来支持多进程编程。通过创建多个进程，我们可以充分利用多核CPU，提高程序的执行效率。

多进程传参self的问题

在面向对象编程中，我们经常会使用self关键字引用当前对象的属性和方法。但是，在多进程编程中，如果我们直接传递self参数，会遇到一些问题。

由于多进程是在不同的进程中执行的，每个进程都有自己的内存空间，因此无法直接共享对象的状态。如果我们直接传递self参数，那么在子进程中的self实际上是一个新的对象，它不会和主进程中的self关联。

为了解决这个问题，我们可以使用multiprocessing模块中的Manager类来创建一个共享的对象。这个共享对象可以在多个进程之间共享，并且能够保持对象的状态。

使用Manager共享对象

首先，我们需要导入multiprocessing模块和Manager类：

import multiprocessing
from multiprocessing import Manager

然后，我们可以使用Manager类的Value和Array方法来创建共享的变量和数组。这些共享的对象可以在多个进程之间访问和修改。

manager = Manager()
shared_var = manager.Value('i', 0)
shared_arr = manager.Array('i', [1, 2, 3, 4, 5])

在上面的代码中，Value方法用于创建一个共享的变量，第一个参数是数据类型，第二个参数是初始值。Array方法用于创建一个共享的数组，第一个参数是数据类型，第二个参数是初始数组。

接下来，我们可以创建一个子进程，并在子进程中修改共享的对象：

def worker(var, arr):
    var.value = 1
    arr[0] = 10

p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(shared_var, shared_arr))
p.start()
p.join()

print(shared_var.value)  # 输出：1
print(shared_arr[:])  # 输出：[10, 2, 3, 4, 5]

在子进程中，我们可以通过修改var.value和arr[0]来修改共享的变量和数组。在主进程中，我们可以通过shared_var.value和shared_arr[:]来访问共享的变量和数组。

使用Process传递self参数

有时候，我们需要在子进程中调用一个类的方法，并传递self参数。在这种情况下，我们可以使用multiprocessing模块中的Process类来创建子进程。

首先，我们需要导入multiprocessing模块和Process类：

import multiprocessing
from multiprocessing import Process

然后，我们可以创建一个类，并定义一个方法，该方法接受self参数：

class MyClass:
    def __init__(self, var):
        self.var = var

    def method(self):
        print(self.var)

接下来，我们可以创建一个子进程，并在子进程中调用类的方法，同时传递self参数：

def worker(obj):
    obj.method()

var = 10
my_obj = MyClass(var)

p = Process(target=worker, args=(my_obj,))
p.start()
p.join()

在上面的代码中，我们通过Process类创建了一个子进程，并将my_obj作为参数传递给子进程。在子进程中，我们调用了`obj.method