多处理 numpy 未定义错误答案

【问题标题】：multiprocessing numpy not defined error多处理 numpy 未定义错误
【发布时间】：2016-12-11 01:45:53
【问题描述】：

我正在使用以下测试代码：

from pathos.multiprocessing import ProcessingPool as Pool
import numpy

def foo(obj1, obj2):
   a = obj1**2
   b = numpy.asarray(range(1,5))
   return obj1, b

if __name__ == '__main__':
    p = Pool(5)
    res = p.map(foo, [1,2,3], [4,5,6])

报错：

File "C:\Python27\lib\site-packages\multiprocess\pool.py", line 567, in get
    raise self._value
NameError: global name 'numpy' is not defined

我在代码中做错了什么？

编辑：为什么这个问题两次被否决？

我已经安装了 numpy，并且我的解释器一直在正确使用它，直到我尝试将它用于多处理。一段时间以来，我一直在使用相同的安装进行编码。

【问题讨论】：

请确保您已安装 numpy。如果你的答案是肯定的：确保你已经为你实际使用的 Python 安装了它。如果您的回答是肯定的：在您的foo 函数中尝试import numpy。我认为这个问题被否决了，因为如果你问到你的错误，谷歌会返回很多答案。
我不确定你是否看过我对评论的编辑。也许 pathos 不知道你导入了 numpy。也许你应该把import numpy 放在你的foo 函数中。
我该如何解决这个问题，因为我在现实生活中的例子我必须导入超过 10 个包，我不能在函数中这样做，或者这是唯一的方法吗？
在函数内部导入是否有效？
是的，当我在函数内部导入时它可以工作。

标签： python numpy multiprocessing pathos

【解决方案1】：

似乎进程之间不共享导入。因此，您需要在所有流程中分别import numpy。

在您的情况下，这意味着在您的 foo 函数中添加 import numpy。进程不是轻量级的，所以import 不会减慢你的速度（至少不会显着）。

另一种选择是将模块传递给函数（不推荐，我不确定这是否可行）：

if __name__ == '__main__':
    p = Pool(5)
    res = p.map(foo, numpy, [1,2,3], [4,5,6])

def foo(np, obj1, obj2):
   a = obj1**2
   b = np.asarray(range(1,5))
   return obj1, b

【讨论】：