虽然这个问题看起来很重复,但我绝对不知道我做错了什么。
以下示例provided by Python docs和 many others I have tried ,完全忽略目标函数变量设置。
我使用 Jupyter Notebook 和 Windows 在 Python 3.7.3 上运行它。但我在使用 Linux 时也遇到了同样的问题。
我不知道发生了什么,看起来有一些额外的配置,以便可以在进程之间共享状态。
from multiprocessing import Process, Value, Array
def f(n, a):
n.value = 3.1415927
for i in range(len(a)):
a[i] = -a[i]
if __name__ == '__main__':
num = Value('d', 0.0)
arr = Array('i', range(10))
p = Process(target=f, args=(num, arr))
p.start()
p.join()
print(num.value)
print(arr[:])
# Expected Return
# 3.1415927
# [0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]
# My Return
# 0.0
# [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
最佳答案
在交互式环境(即使用 Notebook)中工作时,您需要使用 Process
或 Pool
导入要调用的函数。
在同一文件夹中,创建文件 utils.py,在其中插入 f
函数,然后使用以下命令将其导入笔记本中:
from utils import f
此后您的流程应该运行良好。
完整代码:
util.py:
def f(n, a):
n.value = 3.1415927
for i in range(len(a)):
a[i] = -a[i]
你的笔记本:
from multiprocessing import Process, Value, Array
from utils import f
if __name__ == '__main__':
num = Value('d', 0.0)
arr = Array('i', range(10))
p = Process(target=f, args=(num, arr))
p.start()
p.join()
print(num.value)
print(arr[:])
关于python - 多处理共享变量,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57335943/