您不能使用这样的多重处理（可以，但是结果将是不可预测的）-当您创建一个新进程时
minimalmodbus.Instrument，列表中的对象不会作为引用传递，而是作为一个完整的新对象传递。无论何时您
start()使用
multiprocess.Process实例，Python实质上都会运行一个全新的Python解释器实例，并且由于不同的进程获得不同的堆栈，因此它们无法共享内部内存，因此Python实际上会腌制所传递的参数，将其发送给Process，然后在其上进行点刺，从而创建幻想两个进程（父和子）具有相同的数据。
您可以自己观察它，而不是创建一个新的
multiprocessing.Process调用
self.main_reader(pickle.loads(pickle.dumps(sen)),val)（
val也可以腌制，但作为通用标记，在这里并不重要）。
该
Application.main_reader()方法（尽管很奇怪地定义了）也发生了相同的过程-
设置方法的方式是，
Application实际上整个实例都在子过程中重新创建，以便Python可以调用其
main_reader()方法。
相反，您可以做的是将所需的参数传递给子流程函数，以重新创建原始对象，然后在函数启动时创建对象。例如，如果将
Application.all_process()方法修改为：
def all_process(self): gas = {"__init__": ("COM3", 1)"serial": { "baudrate": 9600, "bytesize": 8, "parity": serial.PARITY_NONE, "stopbits": 1, "timeout": 0.25},"mode": minimalmodbus.MODE_RTU} gas_list = [gas] processes = [] while len(gas_list) > 0: val = 1 for sen in gas_list: # we'll be calling the main_reader function outside of the Application instead proc = multiprocessing.Process(target=main_reader, args=(sen, val)) processes.append(proc) proc.start() val += 1 for sen in processes: sen.join() time.sleep(1) # you do plan to exit this loop, right?然后
main_reader()在
Application类之外将函数定义为：
def main_reader(data, val): # notice it's outside of the Application scope sen = minimalmodbus.Instrument(*data["__init__"]) # initialize Instrument for k, v in data["serial"].items(): # apply the serial settings setattr(sen.serial, k, v) sen.mode = data["mode"] # set the mode try: read = sen.read_registers(0, 42) except OSError: read = "Communication Error" except ValueError: read = "RTU Error" print(read)
它应该停止引发错误。另外，您已经
threading.Lock在原始代码中使用过-我不知道您尝试使用它实现什么，但是最肯定的是，它并没有实现您认为的目标。
