为什么多处理工作者不能更改全局变量？ [复制]

Question

我有一个名为changed 的全局变量。在一个简单的多处理环境中，我想根据一个专门的工作人员的工作来更改这个全局变量。重现我的输出的最小示例是：

import multiprocessing as mp
changed=False
def log_result(result):
    global changed
    if result==50:
        print 'Callback changed'
        #changed=True

def change(i):
    global changed
    if i==51:
        print 'changed'
        changed=True
        print changed
    return i

def parallel():
    global changed
    print 'Start Multiprocessing'
    pool = mp.Pool(processes=4)
    for i in range(100):
        pool.apply_async(change, args = (i,), callback=log_result)
    pool.close()
    pool.join()
    print "Multiprocessing done!"

parallel()

我可以看到，worker 本身似乎无法更改全局变量，相反，该值仅在 worker 的范围内更改。一旦我取消注释

changed=True

回调函数log_result中的行，变量按预期设置。这是否意味着，工作进程不会以并行方式调用回调函数，因为全局变量在进程之间是不可共享的。

Answer 1

全局变量不跨进程共享。在一个进程中设置全局变量只会在该进程中更改它。