在Python进程之间共享复杂对象？

我有一个相当复杂的Python对象,我需要在多个进程之间共享.我使用启动这些过程multiprocessing.Process.当我分享一个对象multiprocessing.Queue,并multiprocessing.Pipe在其中,他们共享就好了.但是当我尝试与其他非多处理模块对象共享一个对象时,似乎Python会分叉这些对象.真的吗？

我尝试使用multiprocessing.Value.但我不确定应该是什么类型的？我的对象类叫做MyClass.但是当我尝试时multiprocess.Value(MyClass, instance),它失败了:

TypeError: this type has no size

知道发生了什么事吗？

1> Tom..：

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经过大量的研究和测试,我发现"经理"在非复杂的对象层面上完成这项工作.

下面的代码示出了对象inst在进程之间共享,这意味着属性var的inst时子进程改变其外部改变.

from multiprocessing import Process, Manager
from multiprocessing.managers import BaseManager

class SimpleClass(object):
    def __init__(self):
        self.var = 0

    def set(self, value):
        self.var = value

    def get(self):
        return self.var


def change_obj_value(obj):
    obj.set(100)


if __name__ == '__main__':
    BaseManager.register('SimpleClass', SimpleClass)
    manager = BaseManager()
    manager.start()
    inst = manager.SimpleClass()

    p = Process(target=change_obj_value, args=[inst])
    p.start()
    p.join()

    print inst                    # <__main__.SimpleClass object at 0x10cf82350>
    print inst.get()              # 100

好的,如果你只需要共享简单的对象,上面的代码就足够了.

为什么没有复杂？因为如果对象是嵌套的(对象内部对象),它可能会失败:

from multiprocessing import Process, Manager
from multiprocessing.managers import BaseManager

class GetSetter(object):
    def __init__(self):
        self.var = None

    def set(self, value):
        self.var = value

    def get(self):
        return self.var


class ChildClass(GetSetter):
    pass

class ParentClass(GetSetter):
    def __init__(self):
        self.child = ChildClass()
        GetSetter.__init__(self)

    def getChild(self):
        return self.child


def change_obj_value(obj):
    obj.set(100)
    obj.getChild().set(100)


if __name__ == '__main__':
    BaseManager.register('ParentClass', ParentClass)
    manager = BaseManager()
    manager.start()
    inst2 = manager.ParentClass()

    p2 = Process(target=change_obj_value, args=[inst2])
    p2.start()
    p2.join()

    print inst2                    # <__main__.ParentClass object at 0x10cf82350>
    print inst2.getChild()         # <__main__.ChildClass object at 0x10cf6dc50>
    print inst2.get()              # 100
    #good!

    print inst2.getChild().get()   # None
    #bad! you need to register child class too but there's almost no way to do it
    #even if you did register child class, you may get PicklingError :)

我认为这种行为的主要原因是因为Manager只是在管道/队列等低级通信工具之上构建了一个直板.

因此,这种方法不适用于多处理案例.如果您可以使用锁定/信号量/管道/队列等低级工具或Redis 队列或Redis发布/订阅等高级工具来处理复杂的用例(仅限我的推荐lol),那总是更好.

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如何共享复杂的对象？

2> David..：

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您可以使用Python的Multiprocessing"Manager"类和您定义的代理类来完成此操作.来自Python文档:http: //docs.python.org/library/multiprocessing.html#proxy-objects

您要做的是为自定义对象定义代理类,然后使用"远程管理器"共享对象 - 查看"远程管理器"的相同链接文档页面中的示例,其中文档显示如何共享一个远程队列.你将会做同样的事情,但是你对your_manager_instance.register()的调用将在你的参数列表中包含你的自定义代理类.

通过这种方式,您将设置一个服务器以与自定义代理共享自定义对象.您的客户端需要访问服务器(再次,请参阅如何设置客户端/服务器访问远程队列的优秀文档示例,但您不是共享队列,而是共享对特定类的访问权限).

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这个问题中的代码帮助我补充了doc页面.这是一个自定义类的示例.http://stackoverflow.com/questions/11951750/sharing-object-class-instance-in-python-using-managers

3> 小智..：

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这是我为此而制作的python包（在进程之间共享复杂的对象）。

git的：https : //github.com/dRoje/pipe-proxy

这个想法是您为对象创建代理，并将其传递给流程。然后，您可以像使用对原始对象的引用一样使用代理。尽管您只能使用方法调用，但是访问对象变量的操作是通过setter和getter进行的。

假设我们有一个名为“示例”的对象，创建代理和代理侦听器很容易：

from pipeproxy import proxy 
example = Example() 
exampleProxy, exampleProxyListener = proxy.createProxy(example) 

现在，您将代理发送到另一个进程。

p = Process(target=someMethod, args=(exampleProxy,)) p.start()

与使用原始对象（示例）一样，在其他过程中使用它：

def someMethod(exampleProxy):
    ...
    exampleProxy.originalExampleMethod()
    ...

但是您必须在主要过程中听一下：

exampleProxyListener.listen()

在此处阅读更多内容并找到示例：

http://matkodjipalo.com/index.php/2017/11/12/proxy-solution-python-multiprocessing/