首页 > 解决方案 > 如何在 Python 中的多处理期间访问全局变量

问题描述

我在 Python 中使用多处理编写了以下玩具代码。

我希望该函数func并行运行并写入全局变量:var,varrvarrr. 然而,下面的代码只为var和打印varrvarrr

如何func修改全局变量varvarr以及varrr???

import multiprocessing as mp
import itertools
import numpy as np

p = 3
ind = range(p)
ind_list = list(itertools.product(ind,ind,ind))

var = np.zeros([p,p,p])
varr = np.zeros([p,p,p])
varrr = np.zeros([p,p,p])

def func(ind_list):
    global var, varr, varrr
    i = ind_list[0]
    j = ind_list[1]
    k = ind_list[2]
    var[i][j] = i + j + k
    varr[i][j] = i*j*k
    varrr[i][j] = 2*i*j*k

for a in range(p):
    pool = mp.Pool()
    pool.map(func,ind_list)
    pool.close()
    pool.join()
    print('\n\n',var,'\n\n',varr,'\n\n',varrr,'\n\n')

标签: pythonvariablesmultiprocessingglobal

解决方案


正如一些评论已经提到的,多处理不共享内存(即您不能从进程内访问全局变量)。您可以使用管道在进程之间共享信息。

另一种选择是使用线程(共享内存)。但是,由于全局解释器锁,这在技术上不会完全并行运行。


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