多进程传递进去的值没有生效。

e = Example()
setattr(e, "age", i)
print("satrt", e.age)
ps = Process(target=fun, args=(i, e))
ps.start()

传一个实例进去

`Example` 的类型是 `<class 'type'>`。刚试了下，3.9 对于 type 类型是传值，3.7.5 是传引用。因此你这个代码在 3.7.5 上是能正常跑的，但是在 3.9.6 上会报 AttritubeError 。
把代码改成这样，运行结果在两个版本上是不同的：

@Nitroethane #2 请忽略这个回答，纯粹胡扯…… （被 bug 搞了一天，大脑处于混乱状态）。出现这个现象的原因是不同版本的 multiprocessing 库使用的默认的 start_method 导致的。3.9.7 上的 start_method 是 spawn ，而 3.7.5 是 fork ，所以 3.7.5 下面每次打印的 id 值是相同的。

@Nitroethane 谢谢, 我看一下 fork 和 spawn 的区别.

@minami 额, 就是因为不想传实例进去.

题外话:

最近踩坑挺多的, 并行计算还是尽量无状态, 纯函数越纯越好...

@18870715400 #4 fork 模式的工作机制应该和 fork 系统调用类似，子进程和父进程的地址空间完全一致，因此引用的是同一个对象。
spawn 模式的工作机制应该和 execve 系统调用类似，用 fork 系统调用产生子进程后会用 execve 系统调用加载一个全新的 python 解释器实例，这时子进程和父进程的地址空间就不同了。不过这还不能解释，为什么给子进程传一个实例化的对象就没问题，我猜应该和内部的具体实现有关。
如果想快速解决这个错误的话，只需要在 main 函数最开始掉用一下 multiprocessing.set_start_method() 方法设置成 fork 。

@ClericPy #6 同感，在 python 里搞多线程 /多进程纯粹是自讨苦吃。最近接手一个老项目，多进程套多线程，而且还是 python2 的，给我搞吐了。幸亏项目不大，迁移到 3.9 加部分重构花了三天时间

@Nitroethane

上一份工作维护老项目 Python2 是真挺头疼的

不过我现在上头下头都没别人, 所以选型时候我 all-in 协程了, 感觉算太香但还好. 随手写个流式下载上传, 把多进程和协程用上以后 CPU 利用率长时间 400%, 内存只有旧的 Java 版本的十分之一(似乎主要是流式传输占便宜...), 开发时间也确实才两三天. 就是交接工作时候不知道咋办了, 招不到玩协程的, 最多就是几个用过 gevent 猴子补丁, 头疼

现在想整轮子或者整个 Snippet 想办法利用多核时候少写几行代码, py 爹似乎也在关注这方向了, 子解释器还不知道有没有坑.

总之多进程时候我真是能不传变量就不传变量了, 貌似现在更建议通过通信来共享内存不去通过共享内存来通信, 多进程那些 Manager Queue Value Lock 什么的还是担心有坑

@ClericPy 我主要是很长时间没写过 Python 了，一直写的 go ，而且以前写 Python 的时候学了一阵协程愣是没搞懂，然后就扔下了。直到最近翻了下流畅的 Python 里关于协程的部分才通透了。
我用多进程的时候就是 Manager 那一套，先创建 Manager ，然后用 Manager 创建 Queue ，通过这个 Queue 在进程和线程之间传递数据。等后面有时间再 all-in 协程了

multiprocessing 模块有一个叫做 start_method 的全局模块属性。如果设置为 spawn ，那么启动的子进程会重置为一个干净的 Python 解释器并重新定位到要执行的函数，相当于于执行 fork+execv 系统调用然后执行你的函数。如果设置为 fork ，子进程会写时拷贝父进程的虚拟地址空间，类似于执行 fork 系统调用之后直接执行函数。

当 start_method 被设置为 spawn 的时候，Process 对象的 args 参数是通过 pickle 模块序列化之后跨进程传递给子进程的。而 pickle 在序列化类和函数的时候，仅仅是保存他们的完整名字引用。所以你可以认为你的 Example 类被序列化为一个类似于 b'__main__.Example'的字节序列。子进程通过这个名字定为 Example 类，而子进程是一个干净的解释器，所以 Example 类也是干净的。

在 UNIX 上，Python 默认使用 fork 模式，而在 Windows 上默认使用（也只支持） spawn 模式。但是有一点要特别注意，尽管 macOS 是一个 UNIX ，但是从 Python 3.8 开始，也以 spawn 作为默认的 start_method （但保持对 for 的支持）。

你可以选择在程序引入 multiprocess 模块后，通过执行`multiprocessing.set_start_method('fork')`来解决你的问题。

@dongyx 好的， 谢谢大佬

python 3.9.7, archlinux ； 运行正常

闻到了坑的味道