все Python 3multiprocessingпонятие

multiprocessing.Process

процессы

Отдельный процесс ОС со своим интерпретатором и своей памятью: target запускается в нём после start(), join() ждёт завершения. Обходит GIL для счётных задач.

Синтаксис

p = ctx.Process(target=func, args=(...), kwargs={}, name=None, daemon=None); p.start(); p.join(timeout=None)

Код запуска держите под if __name__ == '__main__': при spawn (Windows, macOS) и forkserver (Linux с 3.14) ребёнок заново импортирует главный модуль, и без этой защиты он сам начал бы плодить процессы — получите RuntimeError. target и args передаются через pickle, поэтому lambda и вложенные функции не годятся — только функции верхнего уровня модуля. Память не общая: изменённая в ребёнке глобальная переменная родителю не видна. Исключение в ребёнке до родителя не долетает — только трассировка в stderr и exitcode 1, проверяйте его после join().

Примеры

import multiprocessing as mp
counter = 0
def work(n):
    global counter
    counter += n
    print('child counter', counter)  # → child counter 5
if __name__ == '__main__':
    ctx = mp.get_context('spawn')
    p = ctx.Process(target=work, args=(5,))
    p.start()
    p.join()
    print(p.exitcode, counter)  # → 0 0 — у родителя своя копия переменной

import multiprocessing as mp
if __name__ == '__main__':
    ctx = mp.get_context('spawn')
    p = ctx.Process(target=int, args=('oops',))  # ValueError в ребёнке
    p.start()
    p.join()
    print('parent still alive, exitcode', p.exitcode)  # → parent still alive, exitcode 1

import multiprocessing as mp
if __name__ == '__main__':
    ctx = mp.get_context('spawn')
    p = ctx.Process(target=lambda: print('hi'))
    try:
        p.start()
    except Exception as e:
        print('lambda cannot be pickled:', type(e).__name__)  # → lambda cannot be pickled: PicklingError

См. также

Открыть в полном глоссарииdocs.python.orgСообщить о неточности