Parallel processing Python中函数内部的并行处理

30行X算法

在这段代码中，我想并行化代码片段：

for r in list(X[c]):
            solution.append(r)
            cols = select(X, Y, r)
            for s in solve(X, Y, solution):
                yield s
            deselect(X, Y, r, cols)

我做了一个函数：

def ParallelCode(X,Y,r,solution)
            print("Hello")
            solution.append(r)
            cols = select(X, Y, r)
            for s in solve(X, Y, solution):
                yield s
            deselect(X, Y, r, cols)
            solution.pop()
            solution.pop()

那就这样说吧

if not X:
      yield list(solution)
  else:
      c = min(X, key=lambda c: len(X[c]))
      processes = [multiprocessing.Process(target=ParallelCode, args=(X, Y,r,solution)) for r in list(X[c])]

       for p in processes: 
            p.start()

       for p in processes:
           p.join()

---

当我运行代码时，它不工作。我在并行代码中打印“Hello”，即使“Hello”也不打印。你能帮我看看这个密码有什么问题吗

对

ParallelCode

的调用未运行该函数。而是返回一个生成器对象。移除yield，或者包装函数，使其调用生成器，然后返回

---

如果我理解正确，

解决方案

参数在您的案例中充当累加器。无法从多处理返回值。相反，将其作为参数使用并传递，并让新进程将结果写入其中

我想有两个问题。打印可能会失败，具体取决于标准输出的指向位置（尝试写入文件并刷新）。您实际上并没有运行该进程。您的函数返回一个生成器，但不执行任何操作。谢谢。我会让你知道结果的。让我使用队列重试。

if not X:
      yield list(solution)
  else:
      c = min(X, key=lambda c: len(X[c]))
      processes = [multiprocessing.Process(target=ParallelCode, args=(X, Y,r,solution)) for r in list(X[c])]

       for p in processes: 
            p.start()

       for p in processes:
           p.join()