我使用Python多处理模块在蒙特卡罗代码中实现了一些简单的并行性。我的代码看起来像：
montecarlos = [MonteCarlo(f,fargs) for fargs in farglist]
jobs = [multiprocessing.Process(mc) for mc in montecarlos]
for job in jobs: job.start()
for job in jobs: job.join()
results = [mc.results for mc in montecarlos]
然而，当我查看结果列表时，看起来monte carlo迭代器甚至还没有开始。我知道他们有，因为我可以在monte carlo步骤中打印出信息。所以我做的事情是愚蠢的。我原以为job.join（）会保留结果列表，直到所有内容都运行，因此mc.results字段会被更新。
我意识到我没有告诉你我的蒙特卡洛例程的细节，并希望它无关紧要，而我所犯的错误在于我对多处理工作的解释。提前感谢您提供的任何帮助。
答案 0 :(得分：40)
MonteCarlo对象已被pickle并发送到要运行的子进程 - 此进程中的.results属性未填充，因为从未运行过本地mc。 / p>
如果您创建multiprocessing.Queue，则可以将其传递到每个MonteCarlo作业中，当它完成时，应将结果放在那里。然后顶级可以等待队列中的值。 （在引擎盖下，这将对结果对象进行pickle和unpickle。）
result_queue = multiprocessing.Queue()
montecarlos = [MonteCarlo(result_queue, f,fargs) for fargs in farglist]
jobs = [multiprocessing.Process(mc) for mc in montecarlos]
for job in jobs: job.start()
for job in jobs: job.join()
results = [result_queue.get() for mc in montecarlos]