Python多处理没有给出预期的结果

我不熟悉python的多处理，我正在学习一门课程，我发现代码没有像他们在教程中说的那样工作。例如：
此代码：

import multiprocessing 
  
# empty list with global scope 
result = [] 
  
def square_list(mylist): 
    """ 
    function to square a given list 
    """
    global result 
    # append squares of mylist to global list result 
    for num in mylist: 
        result.append(num * num) 
    # print global list result 
    print("Result(in process p1): {}".format(result)) 
  
if __name__ == "__main__": 
    # input list 
    mylist = [1,2,3,4] 
  
    # creating new process 
    p1 = multiprocessing.Process(target=square_list, args=(mylist,)) 
    # starting process 
    p1.start() 
    # wait until process is finished 
    p1.join() 
  
    # print global result list 
    print("Result(in main program): {}".format(result)) 

应按照教程中的说明打印此结果：

Result(in process p1): [1, 4, 9, 16]
Result(in main program): []

但当我运行它时，它会打印出来

Result(in main program): []

我想这些散文甚至还没有开始。 我正在使用来自anaconda的python 3.7.9。

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如何解决此问题？

不要使用您同时访问的全局变量。全局变量在大多数情况下是一个非常糟糕的主意，应该非常小心地使用。 最简单的方法是使用

p.map

。（您不必启动/加入流程）

如果不想使用

p.map

也可以使用

q.put（）

返回值，并使用

q.get（）

从函数中获取值

您还可以在此处找到在多处理函数中获得结果的示例：

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无法复制。彻底检查代码。请确保您的子流程是从

p1.start（）

开始的。我不知道您这边发生了什么，但它对我来说运行得非常好。IDE并不总是捕获其他流程的输出。它们可以重定向主进程的

stdout

，但子进程不会继承更改。改为从命令行控制台运行它，或者让它将输出写入一个文件，以向自己证明进程已运行。您是否使用spider运行它？还是jupyterLab？或者只是执行文件？这就是

global

的工作方式吗？这并不能回答OP的问题。教程的输出预期不会在主程序中修改全局设置。很可能这是在证明全局函数在多处理中不是“全局”的。OP的问题是看不到来自子流程的打印。

with Pool(5) as p:
   result=p.map(square_list,mylist)