全局变量增量和python多处理

时间:2013-06-13 06:22:51

标签: python global-variables multiprocessing global

您好我有以下多进程代码,我想确保全局变量ctr应该由决策树的所有终端节点或叶子更新。但它没有发生。

    ctr=0

            def update(l,n):
               global ctr
               l.acquire()
               ctr+=n
               l.release()

    def func(x,i):
        p2=[]
        if i > 100:
           lock=Lock()
                        update(lock,len(rl))
        # create list a1
        # create list a2
        i=len(a1)
        for a in a1:
            for b in a2:
                if x > (a+b):
                    proc=Process(target=func,args=(a+b,i,))
                    p2.append(proc)

        for p in p2:
            p.start()
            p.join()

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

当您使用Python(或任何其他语言)启动新进程时,所有进程都使用相同的内存段进行读取访问。但是,只要您开始写入某个内存(例如更新变量),变量就会被复制到新进程自己的内存段中。

换句话说,你不能更新全局变量并期望多个进程'看到相同的值,你需要某种共享内存。

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上的文档

请记住,更新全局变量涉及一定程度的锁定,基本上强制您的多个进程以串行方式运行。根据您的使用情况,这会对性能产生负面影响。你应该尽量避免使用全局状态(这是更一般的建议,但在多处理情况下,拥有全局状态更糟糕。)