python 多进程函数传参

在Python中，可以通过使用`multiprocessing`模块来创建多进程，并传递参数给进程函数。以下是几种常见的方法：

1. 通过`args`参数传递单个参数：

import multiprocessing

def process_function(arg1, arg2):
    # 在这里编写你的进程逻辑
    # ...

if __name__ == '__main__':
    arg1 = 10
    arg2 = "Hello"
    process = multiprocessing.Process(target=process_function, args=(arg1, arg2))
    process.start()
    process.join()

在上述示例代码中，我们通过`args`参数将两个参数`arg1`和`arg2`传递给进程函数`process_function`。

2. 通过`kwargs`参数传递命名参数：

import multiprocessing

def process_function(arg1, arg2):
    # 在这里编写你的进程逻辑
    # ...

if __name__ == '__main__':
    arg1 = 10
    arg2 = "Hello"
    process = multiprocessing.Process(target=process_function, kwargs={'arg1': arg1, 'arg2': arg2})
    process.start()
    process.join()

在上述示例代码中，我们通过`kwargs`参数将两个命名参数`arg1`和`arg2`传递给进程函数`process_function`。

3. 使用全局变量传递参数：

import multiprocessing

# 定义全局变量
arg1 = 10
arg2 = "Hello"

def process_function():
    # 在这里编写你的进程逻辑，可以直接访问全局变量arg1和arg2
    # ...

if __name__ == '__main__':
    process = multiprocessing.Process(target=process_function)
    process.start()
    process.join()

在上述示例代码中，我们将参数`arg1`和`arg2`定义为全局变量，在进程函数中可以直接访问这些全局变量。

需要注意的是，在使用多进程时，参数传递会通过序列化和反序列化进行，因此传递的参数必须是可序列化的类型。如果需要传递复杂的对象或不可序列化的对象，可以考虑使用`multiprocessing.Manager`提供的共享内存对象来进行进程间通信。