Python多进程相关的坑

Python的multiprocessing模块实现了多进程功能，但官方文档上只有一些比较简单的用法，主要是使用函数作为process的target，而如何在class中使用多进程并没有多讲解。google出两篇比较详细的文章，建议从它们入门：

https://pymotw.com/2/multiprocessing/basics.html

https://pymotw.com/2/multiprocessing/communication.html

 

下面记录一下自己这周在python多进程上碰到的坑：

创建进程时，参数必须能够被pickle，所以有些自定义的类对象实例是不能被作为参数的

和threading不同，multiprocessing Process参数必须能够被pickle进行序列化

Python 2.7，Can’t pickle <type ‘instancemethod’>

python 2.7 的 python 3.5版本中，multiprocessing的行为是不同的，有些代码可以在3.5中运行，在2.7中却运行出错

例如上，在3.5中可以运行，这是因为在3.5版本中，pick可以序列化更多的类型。

尽量避免类实例中包含multiprocess.Manager实例，否则会有

TypeError: Pickling an AuthenticationString object is disallowed for security reasons

或者：

_pickle.PicklingError: Can't pickle <class 'weakref'>: attribute lookup weakref on builtins failed

进程间共享的对象，使用Manager进行管理

Manager会生成一个进程，所以不同进程间访问统一变量，是通过IPC进行的，会有性能上的开销。

 

关于主进程所在的文件代码

使用multiprocessing时，主模块会被import到各进程中，所以创建子进程的部分，必须使用

if __name__ == '__main__:

进行保护，否则会有runtime error，或者递归创建子进程

 

Update 1 (2018-11-08): 

在Windows环境中，jupyter-notebook中，即使使用if __name__ == '__main__进行保护，也会出现runtime error，这个时候可以将jupyter中的代码下载成py脚本，直接运行脚本。

作为对比，Linux下运行的jupyter-notebook并不会。