Python并行执行脚本的变量隔离：为何选择子进程而非线程

# db_module.py (模拟一个数据库配置模块)
DB_MODE = 1 # 默认数据库模式

# main_script.py (原始问题中的核心逻辑)
import asyncio
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import db_module # 导入模拟的DB模块

def FindRequest(flag=False):
    print(f"Thread ID: {threading.get_ident()} - Before: flag={flag}, DB_MODE={db_module.DB_MODE}")
    if (flag == True):
        db_module.DB_MODE = 0 # 尝试修改DB_MODE
    print(f"Thread ID: {threading.get_ident()} - After: flag={flag}, DB_MODE={db_module.DB_MODE}")
    return {}

def get_flag(flag):
    return FindRequest(flag)

async def process_request(flag, loop, executor):
    result = await loop.run_in_executor(executor, get_flag, flag)
    return result

async def main():
    version_required = [True, False, True, False]
    tasks = []
    loop = asyncio.get_event_loop()
    executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)
    tasks = [process_request(request, loop, executor) for request in version_required]
    processed_data = await asyncio.gather(*tasks)
    executor.shutdown()
    print(f"\nMain Thread - Final DB_MODE: {db_module.DB_MODE}") # 会被最后一个修改的线程影响

if __name__ == "__main__":
    import threading # 导入threading模块以获取线程ID
    asyncio.run(main())

# db_module.py
DB_MODE = 1 # 默认数据库模式

import asyncio
import os # 用于获取进程ID
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor # 关键改变：使用ProcessPoolExecutor
import db_module # 导入模拟的DB模块

def FindRequest(flag=False):
    """
    此函数将在独立的子进程中执行。
    每个子进程都会有自己独立的 db_module.DB_MODE 副本。
    """
    print(f"Process ID: {os.getpid()} - Before: flag={flag}, DB_MODE={db_module.DB_MODE}")
    if (flag == True):
        db_module.DB_MODE = 0 # 此修改仅影响当前子进程的 DB_MODE 副本
    print(f"Process ID: {os.getpid()} - After: flag={flag}, DB_MODE={db_module.DB_MODE}")
    # 返回一些信息，以便主进程验证隔离效果
    return {"flag": flag, "final_db_mode_in_process": db_module.DB_MODE, "pid": os.getpid()}

def get_flag(flag):
    """
    这是一个包装函数，将被 ProcessPoolExecutor 调用。
    它确保 FindRequest 在新的进程环境中运行。
    """
    return FindRequest(flag)

async def process_request(flag, loop, executor):
    """
    在 asyncio 环境中，通过 ProcessPoolExecutor 运行函数。
    """
    result = await loop.run_in_executor(executor, get_flag, flag)
    return result

async def main():
    version_required = [True, False, True, False]
    tasks = []
    loop = asyncio.get_event_loop()
    # 初始化 ProcessPoolExecutor，max_workers 根据你的CPU核心数设置
    # 这里设置为与任务数相同，以确保每个任务可能在一个独立进程中运行
    executor = ProcessPoolExecutor(max_workers=len(version_required))

    # 为每个请求创建异步任务
    tasks = [process_request(request, loop, executor) for request in version_required]

    # 等待所有任务完成
    processed_data = await asyncio.gather(*tasks)

    # 关闭进程池
    executor.shutdown()

    print("\n--- 主进程结果 ---")
    # 验证主进程中的 DB_MODE 是否未受子进程影响
    print(f"主进程中 db_module.DB_MODE 的最终值: {db_module.DB_MODE}")
    print(f"从子进程接收到的处理数据: {processed_data}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())