Python multiprocessing：“self.”变量没有在其他函数中更新/被其他函数更新？

Python multiprocessing是Python标准库中用于实现多进程编程的模块。它提供了一种在多个进程中执行任务的方式，可以充分利用多核处理器的优势，提高程序的执行效率。

在使用Python multiprocessing时，有时会遇到"self."变量没有在其他函数中更新或被其他函数更新的情况。这是因为在多进程编程中，每个子进程都有自己独立的内存空间，它们之间无法直接共享变量。

为了在多进程中共享变量，可以使用multiprocessing模块中的Value和Array等数据类型，或者使用multiprocessing模块中的Manager对象来创建共享的数据结构。这样，不同的进程就可以通过这些共享的数据结构来实现变量的更新和传递。

下面是一个示例代码，演示了如何在多进程中共享变量并进行更新：

from multiprocessing import Process, Value

def update_value(val):
    val.value += 1

def print_value(val):
    print("Value:", val.value)

if __name__ == '__main__':
    shared_val = Value('i', 0)
    
    p1 = Process(target=update_value, args=(shared_val,))
    p2 = Process(target=print_value, args=(shared_val,))
    
    p1.start()
    p2.start()
    
    p1.join()
    p2.join()

在上面的代码中，我们使用了Value来创建一个共享的整数变量shared_val。在update_value函数中，我们通过修改shared_val的value属性来更新变量的值。在print_value函数中，我们通过访问shared_val的value属性来打印变量的值。

需要注意的是，由于多进程之间的内存是独立的，因此在更新变量时需要使用特定的共享数据类型，而不能直接使用普通的Python变量。另外，多进程编程中还需要注意进程间的同步和通信，以避免出现竞态条件等问题。

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