问题 如何限制多处理过程的范围？

因为性质 os.fork()，你的全局命名空间中的任何变量 __main__ 模块将由子进程继承（假设您在Posix平台上），因此您将看到子进程中的内存使用情况在创建后立即反映出来。我不确定是否所有内存都是真正分配的，据我所知，内存是共享的，直到你真正尝试在子代中更改内存，此时会创建一个新副本。另一方面，Windows不使用 os.fork()  - 它重新导入每个子节点中的主模块，并挑选您想要发送给子节点的任何局部变量。因此，使用Windows，您实际上可以通过仅在内部定义它来避免在子项中复制的大型全局结尾 if __name__ == "__main__": 警卫，因为该守卫内的所有东西都只能在父进程中运行：

import time
import multiprocessing 


def foo(x):
    for x in range(2**28):pass
    print(x**2)

if __name__ == "__main__":
    completely_unrelated_array = list(range(2**25)) # This will only be defined in the parent on Windows
    P = multiprocessing.Pool()

    for x in range(8):
        multiprocessing.Process(target=foo, args=(x,)).start()

现在，在Python 2.x中，您只能创建新的 multiprocessing.Process 如果您正在使用Posix平台，则通过分叉对象。但是在Python 3.4上，您可以使用上下文指定如何创建新进程。所以，我们可以指定 "spawn" 上下文，这是Windows使用的，用于创建我们的新进程，并使用相同的技巧：

# Note that this is Python 3.4+ only
import time
import multiprocessing 

def foo(x):
    for x in range(2**28):pass
    print(x**2)


if __name__ == "__main__":
    completely_unrelated_array = list(range(2**23))  # Again, this only exists in the parent
    ctx = multiprocessing.get_context("spawn") # Use process spawning instead of fork
    P = ctx.Pool()

    for x in range(8):
        ctx.Process(target=foo, args=(x,)).start()

如果您需要2.x支持，或者想要坚持使用 os.fork() 创造新的 Process 对象，我认为你可以做的最好的方法是将报告的内存使用率降低，立即删除子进程中的违规对象：

import time
import multiprocessing 
import gc

def foo(x):
    init()
    for x in range(2**28):pass
    print(x**2)

def init():
    global completely_unrelated_array
    completely_unrelated_array = None
    del completely_unrelated_array
    gc.collect()

if __name__ == "__main__":
    completely_unrelated_array = list(range(2**23))
    P = multiprocessing.Pool(initializer=init)

    for x in range(8):
        multiprocessing.Process(target=foo, args=(x,)).start()
    time.sleep(100)