如何在 Python 中的多处理期间访问全局变量 [重复]答案

【问题标题】：How to access global variables during multiprocessing in Python [duplicate]如何在 Python 中的多处理期间访问全局变量 [重复]
【发布时间】：2019-01-11 06:51:42
【问题描述】：

我在 Python 中使用多处理编写了以下玩具代码。

我希望函数func 并行运行并写入全局变量：var、varr 和varrr。然而，下面的代码只为var、varr 和varrr 打印零。

如何让func修改全局变量var、varr和varrr???

import multiprocessing as mp
import itertools
import numpy as np

p = 3
ind = range(p)
ind_list = list(itertools.product(ind,ind,ind))

var = np.zeros([p,p,p])
varr = np.zeros([p,p,p])
varrr = np.zeros([p,p,p])

def func(ind_list):
    global var, varr, varrr
    i = ind_list[0]
    j = ind_list[1]
    k = ind_list[2]
    var[i][j] = i + j + k
    varr[i][j] = i*j*k
    varrr[i][j] = 2*i*j*k

for a in range(p):
    pool = mp.Pool()
    pool.map(func,ind_list)
    pool.close()
    pool.join()
    print('\n\n',var,'\n\n',varr,'\n\n',varrr,'\n\n')

【问题讨论】：

进程有独立的内存空间。它们不共享全局变量。还有其他方法可以在进程之间共享数据。
@Mathieu 请帮我修改代码以使其正常工作。

标签： python variables multiprocessing global

【解决方案1】：

正如一些 cmets 已经提到的，多处理不共享内存（即您不能从进程内访问全局变量）。您可以使用管道在进程之间共享信息。

另一种选择是使用线程（共享内存）。但是，由于全局解释器锁定，这在技术上不会完全并行运行。

【讨论】：