全局变量和 Python 多处理 [重复]

Posted 2023-02-16

【中文标题】全局变量和 Python 多处理 [重复]

【英文标题】：Globals variables and Python multiprocessing [duplicate]

【发布时间】：2012-06-28 06:08:53

【问题描述】：

可能重复：Python multiprocessing global variable updates not returned to parent

我正在使用具有多个内核的计算机，为了提高性能，我真的应该使用多个内核。但是，我很困惑为什么这些代码没有达到我的预期：

from multiprocessing import Process

var = range(5)
def test_func(i):
    global var
    var[i] += 1

if __name__ == '__main__':
    jobs = []
    for i in xrange(5):
        p = Process(target=test_func,args=(i,))
        jobs.append(p)
        p.start()

print var

还有

from multiprocessing import Pool

var = range(5)
def test_func(i):
    global var
    var[i] += 1

if __name__ == '__main__':
    p = Pool()
    for i in xrange(5):
        p.apply_async(test_func,[i])

print var

我希望结果是[1, 2, 3, 4, 5]，但结果是[0, 1, 2, 3, 4]。

在将全局变量与进程一起使用时，我肯定遗漏了一些微妙之处。这甚至是要走的路还是我应该避免尝试以这种方式更改变量？

【问题讨论】：

看这个问题***.com/questions/659865/…

您是从脚本运行这些代码 sn-ps，还是在 Python 控制台中执行？

您应该使用多处理管理器来管理您的列表。

多处理线程对全局变量所做的任何更改都不会在父进程中可见，因为线程接收到父内存的写时复制视图

【参考方案1】：

如果您正在运行两个单独的进程，那么它们将不会共享相同的全局变量。如果要在进程之间传递数据，请查看使用 send 和 recv。请查看http://docs.python.org/library/multiprocessing.html#sharing-state-between-processes 以获取与您正在做的类似的示例。