请检查以下代码
from multiprocessing import Process
return_dict = dict({})
print "address in parent %s " % id(return_dict)
def f(return_dict):
print "address in child %s " % id(return_dict)
p = Process(target=f, args=(return_dict, ))
p.start()
p.join()
输出是
address in parent 23059696
address in child 23059696
我在父进程和子进程中打印字典的地址。他们是一样的。但是，如果我在子进程中更改了dict，则更改将不会影响父进程中的dict。
因此，我假设dict是内存中的两个不同对象。但是为什么那里的地址都一样？
有人可能会说它是相对地址，但是为什么相对地址必须相同？
在你的平台上，multiprocessing采用分叉产卵一个子进程。通过这种方式分叉进程，可以使子进程在写时复制方案中使用完全相同的内存区域。
因此，当子进程启动并将字典传递到f()函数中时，它仍然是相同的字典对象。它已从父进程“继承”。
接下来，id()对象的值是虚拟内存地址。内存由操作系统虚拟化；每个进程都被分配了物理内存区域，但是它们在该空间中的地址由OS转换。在分叉时，将为子进程提供相同的虚拟地址空间，并在需要时透明地生成写时复制副本，其中相同的虚拟内存地址范围现在映射到另一块物理内存上。因此，从Python子进程的角度来看，id()不会改变，但不再引用相同的物理内存。该组合os.getpid()与id()独特，但价值id()仅此还，不跨进程。
如果您在Windows上运行相同的代码（不支持分支），则会看到ID总是会有所不同。Windows子进程不能继承对象。
同样，您通常希望避免在multiprocessing代码中使用全局共享的可变对象。突变仅在单个子进程中可见，但是可以重复使用进程，从而产生不一致的结果。
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