Question

我有以下简单代码

from multiprocessing import Pool
x = []


def func(a):
    print(x,a)


def main():
    a = [1,2,3,4,5]
    pool = Pool(1)
    global x
    x = [1,2,3,4]
    ans = pool.map(func,a)
    print(x)

它给了我结果

[] 1
[] 2
[] 3
[] 4
[] 5
[1, 2, 3, 4]

我预计结果会反映全局变量x的变化。似乎在池调用之前未更新全局变量x中的更改。我想问一下这是什么原因？

Answer 1

所以我做了广生作所说的，遗憾的是结果不可取。在深入研究之后，我意识到问题不是因为脚本，而是因为操作系统。

在Windows中，没有os.fork()，因此不会复制全局变量的更改。但是，在Unix机器上，脚本运行正常。

Answer 2

两个单独的进程不会共享相同的全局变量。多处理池抽象出你正在使用两个单独的进程这一事实，这使得这很难识别。

Answer 3

我认为这是因为这是多进程，而不是多线程。主进程和新进程不共享相同的全局变量。因此，当x为[]时，新进程具有主进程的副本，并且在创建之后，主进程会更改x的值，但它不会更改为新进程的x。

如果将代码更改为：

from multiprocessing import Pool
x = []


def func(a):
    print(x,a)


def main():
    a = [1,2,3,4,5]
    global x
    x = [1,2,3,4]
    pool = Pool(1)
    ans = pool.map(func,a)
    print(x)

并且输出将是你想要的。注意 pool = Pool（1）的位置

使用多处理时，全局变量未在python中更新

3 个答案: