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python - 为什么在 Python 中使用池多处理会得到不同的结果？

问题描述

我有这个函数，它返回一个字典，其中包含一个名为的列表元素，如下所示：

lista =['GILDIKNK','MENIA']
dic={}

def nome_arquivos(lista_fragmentos):
    for elemento in lista_fragmentos:
        indice = "fragmento_" + str(lista_fragmentos.index(elemento)+1)
        dic[indice] = elemento
    print(dic)

nome_arquivos(lista)

在这种情况下，输出是（并且是我想要的）：

{'fragmento_1': 'GILDIKNK', 'fragmento_2': 'MENIA'}

但是，我正在尝试插入多处理，以解决更大的问题。这是我的代码：

from multiprocessing.pool import ThreadPool
import time

lista =['GILDIKNK','MENIA']
dic={}

def nome_arquivos(lista_fragmentos):
    for elemento in lista_fragmentos:
        indice = "fragmento_" + str(lista_fragmentos.index(elemento)+1)
        dic[indice] = elemento
    print(dic)

def pool_handler():
    pool = ThreadPool(4)
    results = pool.map(nome_arquivos, lista)


if __name__ == '__main__':
    pool_handler()

输出是：

{'fragmento_1': 'G', 'fragmento_2': 'I', 'fragmento_3': 'L', 'fragmento_4': 'D',
'fragmento_6': 'K', 'fragmento_7': 'N'}{'fragmento_1': 'M', 'fragmento_2': 'E',
'fragmento_3': 'N', 'fragmento_4': 'I', 'fragmento_6': 'K', 'fragmento_7': 'N',
'fragmento_5': 'A'}

我究竟做错了什么？

标签： pythonmultiprocessing

解决方案

关于为什么您的代码不起作用已经有一些很好的评论，所以我想我会尝试重写您的第一个函数（没有任何多处理的函数）。它本身应该足够高效，如果多处理成为必要，我会感到惊讶。

def proc_names(names_lst):
    return {f'fragmento_{idx}': curr_name for idx, curr_name in enumerate(names_lst, start=1)}

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