Управление памятью с многопроцессорной обработкой Python

Question

Как я понимаю, другой экземпляр Python запускается с многопроцессорной обработкой. Если да, то

a. Является ли экземпляр Python запущен для каждого процесса многопроцессорности?

b. Если один из процессов работает, скажем, таблица базы данных в памяти и другой процесс работает над другой таблицей базы данных в памяти, как Python управляет распределением памяти для двух процессов?

c. Wrt b), является постоянным распределением памяти между вызовами, т.е. если первый процесс используется непрерывно, но второй процесс используется редко, является ли таблица внутренней памяти повторно созданной между вызовами процесса к ней?

Answer 1

(а) да

(б) Python в значительной степени не управляет ею, операционная система делает

(с) Да, если второй процесс завершается, то его ресурсы освобождаются, независимо от того, персистентность первого процесса. В принципе вы можете использовать общие объекты, чтобы второй процесс мог использовать что-то, что будет перенести первый процесс. То, как это играет с конкретным примером «чего-то», являющегося таблицей базы данных, является другим.

Выполнение дополнительных процессов на Python с помощью multiprocessing очень похоже на выполнение дополнительных процессов Python (или в этом отношении на Java) с subprocess. Разница в том, что multiprocessing дает вам набор способов общения между процессами. Он не изменяет базовый жизненный цикл и обработку ресурсов процессами ОС.