在Python中,threading.local
是一个线程本地存储对象,它允许在多线程环境中共享数据,每个线程都可以独立地访问和修改自己的数据副本。然而,threading.local
并不能直接传递给以ProcessPoolExecutor
开头的子进程。
ProcessPoolExecutor
是Python标准库concurrent.futures
模块中的一个类,它提供了一种方便的方式来并行执行函数或可调用对象。它使用进程池来执行任务,每个任务在一个独立的子进程中运行。
由于ProcessPoolExecutor
使用的是进程而不是线程,因此无法直接共享threading.local
中的数据。进程之间的内存是相互独立的,每个进程都有自己的内存空间。
如果需要在子进程中访问threading.local
中的数据,可以通过其他方式进行传递,例如使用进程间通信机制,如队列(multiprocessing.Queue
)、管道(multiprocessing.Pipe
)或共享内存(multiprocessing.Value
、multiprocessing.Array
)等。
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