多处理池的意外行为

在下面的代码中，我期望输出为 2，因为我在将函数分配给多处理池之前更改了 config 的值，但我得到的是 5。我确信这是有充分理由的，但不知道如何解释。

from multiprocessing import Pool 
config = 5

class Test:

  def __init__(self):
    print("This is init")

  @classmethod
  def testPrint(cls, data):
    print(config)
    print("This is testPrint")
    return config

if __name__ == "__main__" :
  pool = Pool()
  config = 2
  output = pool.map(Test.testPrint, range(10))
  print(output)

Output

5
This is testPrint
5
This is testPrint
5
This is testPrint
5
This is testPrint
5
This is testPrint
5
This is testPrint
5
This is testPrint
5
This is testPrint
5
This is testPrint
5
This is testPrint
[5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5]

创建池时会创建新进程。之后，对父内存空间进行更改，除了在池函数中传递的内容之外，例如.map，子进程看不到。像 Linux 这样的分叉系统会创建父内存空间的写时复制视图，并且该写入会为父进程生成一个唯一的内存块，子进程看不到。生成系统重新导入模块（设置全局变量），然后尝试对子进程进行 pickle/unpickle 状态。在这两种情况下，这都是在Pool类初始化返回到您的程序。