Python Multiprocessing问题：启动进程后后续代码无法执行，求解决方案

刚掌握Python Threading，正在学习Multiprocessing。编写了一个简单定时器程序：每秒递增计数，直到用户在控制台按下回车键终止。Threading版本可正常运行，但改用Multiprocessing实现时，启动进程后后续代码始终无法执行。已尝试修正target参数的括号问题（将timer()改为timer），但问题依旧，寻求解决思路。

问题代码 #

import multiprocessing
import time

done = False


def timer():
    counter = 0
    while not done:
        time.sleep(1)
        counter += 1
        print(counter)


if __name__ == '__main__':
    p1 = multiprocessing.Process(target=timer())
    p1.start()
    # 这段代码永远不会执行，用线程时正常
    input("Press enter to quit")
    done = True

• 修正target参数错误：你当前代码里的target=timer()是直接执行了timer函数，而非传递函数对象。这会导致主进程在创建子进程前就进入timer的死循环，后续代码完全无法运行。必须改成target=timer，同时通过args参数传递所需参数。
• 解决多进程全局变量不共享问题：多进程拥有独立的内存空间，主进程修改全局变量done的取值不会同步到子进程。要实现状态共享，需使用multiprocessing提供的共享内存对象，比如Value：
  修正后的示例代码：

  import multiprocessing
  import time
  
  def timer(done):
      counter = 0
      while not done.value:
          time.sleep(1)
          counter += 1
          print(counter)
  
  
  if __name__ == '__main__':
      # 创建布尔型共享变量，初始值为False
      done = multiprocessing.Value('b', False)
      # 传递函数对象和共享变量作为参数
      p1 = multiprocessing.Process(target=timer, args=(done,))
      p1.start()
      input("Press enter to quit")
      # 修改共享变量的值，子进程会感知到变化
      done.value = True
      # 等待子进程正常结束
      p1.join()
  

• 核心区别提醒：线程共享同一进程的内存空间，因此全局变量可直接传递状态；而多进程是完全独立的执行单元，必须通过IPC（进程间通信）机制（如共享内存、队列、管道）来同步状态。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3491432