マルチプロセッシングは、私は少しのコードスニペット（元のコードがはるかに大きい）オブジェクトを作成する関数を呼び出しますが、プロセスのプール内に作成したオブジェクト

Question

を再作成しません。このコードは、私は次のような出力が得られます。

PoolWorker-1, Address: <__main__.TestClass object at 0x7f05d3fdad50> 
PoolWorker-2, Address: <__main__.TestClass object at 0x7f05d3fdad50> 

1. オブジェクトが同じアドレスを持っている理由私は理解していないがインクルードは別のプロセスであるにも関わらず、ありますか？

2. すべてのプロセスが独自のオブジェクトを作成する方法を確認するにはどうすればよいですか？

ありがとうございました。

Answer 1

、異なるプロセスが異なるvirtual address spaceを使用して、異なるプロセスで同じアドレスは、異なるメモリ領域を指します。

あなたはあなたの例を少し変更する場合は、そのオブジェクトを返さ表示されますが異なっている：

import multiprocessing 

class TestClass(object): 
    pass 

def func(): 
    obj = TestClass() 
    cpname = multiprocessing.current_process().name 
    print "{0}, Address: {1}".format(cpname, str(obj)) 
    return obj 

pool = multiprocessing.Pool(2) 
results = [pool.apply_async(func) for _ in range(2)] 

results = [res.get() for res in results] 

pool.close() 
pool.join() 

print results 

Answer 2

fork()マルチプロセッシングでは、プロセスが複製されます。メモリアロケータと親プロセス内のすべてのアドレスは、子プロセスにコピーされます。その結果、次の割り当ては同じアドレスを持つ可能性が非常に高くなります。

あなたは、彼らが実際に分離されていることを確認することができますので、のようなオブジェクト：オブジェクトが異なっている

import time 

def func(): 
    obj = TestClass() 
    obj.name = multiprocessing.current_process().name 
    print obj.name, str(obj) 
    time.sleep(1) 
    print obj.name, str(obj) 

Answer 3

は、おそらくあなたは新しいプロセスがfork()を介して作成しているLinuxっぽいシステムを、使用しているようです。その場合、はがアドレス間で重複することが予想されます。つまり、同じobjインスタンスが同じ物理メモリを占有しているわけではなく、同じ仮想の（プロセスローカル）アドレスを共有しているだけです。

ここ

より：

What happens to address's, values, and pointers after a fork()