Python在并行进程之间共享字典

我想在我的进程之间共享一个字典,如下所示：def f(y,x):y[x]=[x*x] if __name__ == __main__:pool = Pool(processes=4)inputs = range(10)y={} ...

我想在我的进程之间共享一个字典,如下所示：

def f(y,x):
    y[x]=[x*x]                                                          

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(processes=4)
    inputs = range(10)
    y={}                             
    result = pool.map(f,y,inputs)

y返回{}.我怎样才能使它工作？

谢谢,

解决方法:

这看起来像您正在使用多处理模块.你没有说,这是一个重要的信息.

multiprocessing.Pool()实例上的.map()函数有两个参数：一个函数和一个序列.将使用序列中的连续值调用该函数.你试图传递y和序列,这将无法正常工作.

你可以创建一个这样的序列:(输入中的x为(y,x)),并编写一个带有一个参数,一个元组的函数,然后用它做正确的事.

我只使用multiprocessing.Pool()来运行读取和写入磁盘文件的进程,所以我不确定这个基本思想是如何工作的：我不确定你是否能像你想要的那样改变一个dict .

我建议只从函数中传回值,然后收集它们以得出最终结果.我刚刚测试了这段代码,它可以工作：

import multiprocessing as mp

def f(x):
    return (x, x*x)

if __name__ == '__main__':
    pool = mp.Pool()
    inputs = range(10)
    result = dict(pool.map(f, inputs))

结果设置为：{0：0,1：1,2：4,3：9,4：16,5：25,6：36,7：49,8：64,9：81}

让我们改变它,以便不是计算x * x而是将x提升到一些功率,并且将提供功率.让我们来看一个字符串键参数.这意味着f()需要采用元组参数,其中元组将是(key,x,p)并且它将计算x ** p.

import multiprocessing as mp

def f(tup):
    key, x, p = tup  # unpack tuple into variables
    return (key, x**p)

if __name__ == '__main__':
    pool = mp.Pool()
    inputs = range(10)
    inputs = [("1**1", 1, 1), ("2**2", 2, 2), ("2**3", 2, 3), ("3**3", 3, 3)]
    result = dict(pool.map(f, inputs))

如果您有多个序列并且需要将它们连接在一起以构成上述序列,请查看使用zip()或者itertools.product.