在Python多处理中共享可变全局变量

时间:2020-04-30 08:21:53

标签: python python-3.x multiprocessing python-multiprocessing multiprocessing-manager

我正在尝试使用以下代码更新共享对象(dict)。但这是行不通的。它给我输入dict作为输出。

编辑:通常,我想在这里实现的是将数据(列表)中的项目添加到字典列表中。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1

    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2
 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)```

1 个答案:

答案 0 :(得分:2)

如果要反映更改,则需要使用托管列表。因此,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,在使用多处理程序时,您应始终使用if __name__ == '__main__':防护,也要避免加星标...

编辑

如果您使用的是Python <3.6,则必须进行此重新分配,因此可将其用于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,您正在传递3次数据,因此,当然,所有数据都会被计数3次。映射操作应该对要映射的数据的每个单独元素起作用,因此您需要类似以下内容:

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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