Python 使用多进程池时更新对象的成员变量

我有一个类

B

，它由另一个类

a

组成

在类

B

中，我使用多处理池从类

a

调用一个方法。此方法更新

a

（dict）的成员变量

当我打印出这个成员变量时，它似乎没有被更新。以下是描述问题的代码：

将多处理导入为mp
类别A（）：
定义初始化（自）：
self.aDict={'key'：0}
def设置锁定（自锁定）：
self.lock=lock
def do_工作（自身、项目）：
打印（“正在为项目{}工作”。格式（项目））
self.aDict['key']+=1
返回[1,2,3]#返回一些列表
B类（）：
定义初始化（自）：
self.objA=A（）
def run_与_mp（自身）一起运行：
items=['item1'，'item2']
使用mp.Pool（processs=mp.cpu\u count（））作为池：
结果=pool.map\u异步（self.objA.do\u工作，项）
result.wait（）
pool.terminate（）
打印（self.objA.aDict）
def运行（自）：
items=['item1'，'item2']
对于项目中的项目：
自组织工作（项目）
打印（self.objA.aDict）
如果名称=“\uuuuu main\uuuuuuuu”：
b=b（）
b、 使用_mp（）运行#打印{'key'：0}
b、 run（）#打印{'key'：2}

b.run\u with\u mp（）

打印

{'key'：0}

整个

b.run（）

打印

{'key'：2}

。我认为多处理池版本也会这样做，因为对象

self.objA

可以运行多处理池所在的

B

的完整类

---

我认为池中的每个工作人员都会看到不同版本的

self.objA

，这与主程序流中的版本不同。有没有办法让所有工作人员更新一个公共变量

你已经接近解释了，事实上，每个衍生的进程都有自己的内存区域，这意味着它们是独立的。运行

do_work

时，每个进程都会更新其

aDict

版本，因为该变量未共享。如果要共享变量，最简单的方法是使用

管理器

，例如：

将多处理导入为mp
类别A（）：
定义初始化（自）：
self.aDict=mp.Manager（）.dict（{'key'：0}）
def设置锁定（自锁定）：
self.lock=lock
def do_工作（自身、项目）：
打印（“正在为项目{}工作”。格式（项目））
self.aDict['key']+=1
返回[1,2,3]#返回一些列表
B类（）：
定义初始化（自）：
self.objA=A（）
def run_与_mp（自身）一起运行：
items=['item1'，'item2']
使用mp.Pool（processs=mp.cpu\u count（））作为池：
结果=pool.map\u异步（self.objA.do\u工作，项）
result.wait（）
pool.terminate（）
打印（self.objA.aDict）
def运行（自）：
items=['item1'，'item2']
对于项目中的项目：
自组织工作（项目）
打印（self.objA.aDict）
如果名称=“\uuuuu main\uuuuuuuu”：
b=b（）
b、 使用_mp（）运行#打印{'key'：2}
b、 run（）#打印{'key'：4}

---

我修改了您的示例以共享

aDict

变量，因此每个进程都将更新该属性（

run\u with\u mp

和

run

方法）。考虑阅读更多.

谢谢，它在我使用MP（Mault.Maulor（））中的Dead（）时起作用，如果我使用一个简单的字典。当我在dict中使用其他对象作为键的值时，例如

self.aDict=mp.Manager（）.dict（{'key'：set（）}）

和

do_work（）

，我使用

self.aDictt['key'].add（item）

它似乎不起作用。set（）始终为空。是这样吗？@Bharat是的，这是一个已知的问题，这是一个非常重要的问题。基本上，尝试共享简单的对象。谢谢，我使用了在回答这个问题时描述的方法，从dict中获取值，添加项目，然后将其分配回键。这很有效。