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python - 在 Python multiprocessing.Pool 中共享可变全局变量

问题描述

我正在尝试dict使用以下代码更新共享对象 (a)。但它不起作用。它给了我输入dict作为输出。

编辑：Exxentially，我在这里想要实现的是将数据（列表）中的项目附加到字典的列表中。数据项在字典中给出索引。

预期输出：{'2': [2], '1': [1, 4, 6], '3': [3, 5]}
注意：方法 2 引发错误TypeError: 'int' object is not iterable

  1. 方法一

    from multiprocessing import *
def mapTo(d,tree):
        for idx, item in enumerate(list(d), start=1):
            tree[str(item)].append(idx)

data=[1,2,3,1,3,1]
manager = Manager()
sharedtree= manager.dict({"1":[],"2":[],"3":[]})
with Pool(processes=3) as pool:
    pool.starmap(mapTo, [(data,sharedtree ) for _ in range(3)])
  2. 方法二
 from multiprocessing import *
 def mapTo(d):
         global tree
         for idx, item in enumerate(list(d), start=1):
             tree[str(item)].append(idx)

 def initializer():
      global tree
      tree = dict({"1":[],"2":[],"3":[]})
 data=[1,2,3,1,3,1]
 with Pool(processes=3, initializer=initializer, initargs=()) as pool:
     pool.map(mapTo,data)```

标签： pythonpython-3.xmultiprocessingpython-multiprocessingmultiprocessing-manager

解决方案

如果要反映更改，则需要使用托管列表。所以，以下对我有用：

from multiprocessing import *
def mapTo(d,tree):
        for idx, item in enumerate(list(d), start=1):
            tree[str(item)].append(idx)

if __name__ == '__main__':
    data=[1,2,3,1,3,1]

    with Pool(processes=3) as pool:
        manager = Manager()
        sharedtree= manager.dict({"1":manager.list(), "2":manager.list(),"3":manager.list()})
        pool.starmap(mapTo, [(data,sharedtree ) for _ in range(3)])

    print({k:list(v) for k,v in sharedtree.items()})

这是输出：

{'1': [1, 1, 1, 4, 4, 4, 6, 6, 6], '2': [2, 2, 2], '3': [3, 3, 5, 3, 5, 5]}

请注意，在使用多处理时，您应该始终使用if __name__ == '__main__':防护，另外，避免加星标的导入......

编辑

如果您在 Python < 3.6 上，则必须重新分配，因此将其用于mapTo：

def mapTo(d,tree):
        for idx, item in enumerate(list(d), start=1):
            l = tree[str(item)]
            l.append(idx)
            tree[str(item)] = l

最后，您没有正确使用starmap/ map，您将数据传递了三次，所以当然，所有内容都被计算了三次。映射操作应该适用于您要映射的数据的每个单独元素，因此您需要以下内容：

from functools import partial
from multiprocessing import *
def mapTo(i_d,tree):
    idx,item = i_d
    l = tree[str(item)]
    l.append(idx)
    tree[str(item)] = l

if __name__ == '__main__':
    data=[1,2,3,1,3,1]

    with Pool(processes=3) as pool:
        manager = Manager()
        sharedtree= manager.dict({"1":manager.list(), "2":manager.list(),"3":manager.list()})
        pool.map(partial(mapTo, tree=sharedtree), list(enumerate(data, start=1)))

    print({k:list(v) for k,v in sharedtree.items()})

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