全局变量增量和python多处理

Question

您好，我有以下多进程代码，我想确保全局变量 ctr 应该被决策树的所有端节点或叶子更新。但它没有发生。

    ctr=0

            def update(l,n):
               global ctr
               l.acquire()
               ctr+=n
               l.release()

    def func(x,i):
        p2=[]
        if i > 100:
           lock=Lock()
                        update(lock,len(rl))
        # create list a1
        # create list a2
        i=len(a1)
        for a in a1:
            for b in a2:
                if x > (a+b):
                    proc=Process(target=func,args=(a+b,i,))
                    p2.append(proc)

        for p in p2:
            p.start()
            p.join()

Answer 1

当您使用 Python（或任何其他语言）启动新进程时，所有进程都使用相同的内存段进行读取访问。但是，一旦您开始写入某些内存（例如更新变量），该变量就会被复制到新进程自己的内存段中。

换句话说，你不能更新一个全局变量并期望多个进程看到相同的值，你需要某种共享内存。

查看Multiprocessing上的文档

但请记住，更新全局变量涉及一定数量的锁定，基本上是强制您的多个进程以串行方式运行。根据您的用例，这可能会对性能产生负面影响。您应该尽量避免使用全局状态（这是更一般的建议，但在多处理情况下，使用全局状态会更糟。）