我正在使用Python multiprocessing模块来在多个进程之间共享一个（只读）数组。我的目标是使用multiprocessing.Array分配数据，然后让我的代码 forked （forkserver），这样每个工作人员都可以直接从数组中读取它们的工作。< / p>
在阅读Programming guidelines时，我有点困惑。
首先说：
避免共享状态
应尽量避免大量移动 流程之间的数据。
最好坚持使用队列或管道 进程之间的通信而不是使用较低级别 同步原语。
然后，下面几行：
最好继承而不是pickle / unpickle
使用spawn或forkserver时启动方法的方法很多 多处理需要是可选择的，以便子进程可以使用 他们。但是，通常应该避免发送共享对象 使用管道或队列的其他进程。相反，你应该安排 程序，以便需要访问共享资源的进程 在别处创建的可以从祖先进程继承它。
据我了解，队列和管道 pickle对象。如果是这样，这两个指南是不是冲突了？
感谢。
答案 0 :(得分：1)
第二指南是与您的用例相关的指南。
首先提醒您，这不是线程，您可以使用锁（或原子操作）操作共享数据结构。如果对所有内容使用Manager.dict()（实际上是SyncManager.dict），则每次读写都必须访问管理器的进程，并且还需要线程程序的典型同步（本身可能从跨过程中获得更高的成本。）
第二条准则建议通过fork继承共享的只读对象;在 forkserver 的情况下，这意味着您必须在调用set_start_method之前创建此类对象，因为所有工作者都是当时创建的进程的子级。
有关此类共享的可用性的报告是mixed at best，但是如果您可以使用任何C类数组类型的小数（例如numpy或标准array模块），您应该看到良好的性能（因为大多数页面永远不会被写入来处理引用计数）。请注意，您在此处不需要multiprocessing.Array（尽管它可能正常工作），因为您不需要在一个并发进程中写入在另一个进程中可见。