Python多处理-只是没有得到它

我花了一些时间试图理解多重处理，尽管它的优点让我无法理解。我已经能够得到一个池来返回一个简单的整数，但是如果这个函数不只是像我能找到的所有示例那样返回一个结果（即使在中，这是一些我不太理解的模糊示例）

这是一个我正在努力工作的例子。但是，我不能让它按预期工作，我相信这有一个简单的原因。我可能需要使用队列、共享内存或管理器，但很多时候当我阅读文档时，我似乎无法理解它的实际含义和作用。所有这些我都能够理解到目前为止的anding是pool函数

另外，我使用一个类，因为我需要避免使用全局变量

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有人能用哑巴的语言解释一下需要做什么，这样我才能最终理解我遗漏了什么以及它的作用吗？

我花了一段时间才理解您想要发生什么。问题与多处理的工作方式有关。基本上，您需要以函数式的方式编写程序，而不是像您一样依赖于副作用现在就做

现在，您正在将要修改的对象发送到池中，并且从

countSixes

中不返回任何内容。这在多处理中不起作用，因为为了避开这个问题，多处理创建了

计数器的副本，并将其发送到一个全新的解释器。因此，当您增加
i
时，实际上是在增加删除一份
i
，然后，因为您不返回任何内容，所以您将丢弃它

要做一些有用的事情，您必须从
countSixes
返回一些东西。下面是一个简化版本的代码，它的功能与您想要的类似。我在中留下了一个参数，只是为了说明您应该做什么，但实际上这可以通过零参数函数来完成

import random

def countSixes(start):
    newNum = random.randrange(0,10)
    if newNum == 6:
        return start + 1
    else:
        return start

if __name__ == '__main__':
    import multiprocessing
    pool = multiprocessing.Pool(1) #use one core for now

    start = 0
    async_results = [pool.apply_async(countSixes, (start,)) for i in range(1000)]

    print(sum(r.get() for r in async_results))

重读你的问题，我现在明白了，你认为使用类可以避免。它不会。如果你真的想在进程之间共享内存（文档本身建议不要！）然后，您必须使用所描述的
多处理
的内置数据类型。先生，您是一位绅士和学者。我可以用它来重构我的程序以返回一个类实例（这也是我需要类的原因），现在一切正常了！没有您的解释，我不可能做到这一点
import random

def countSixes(start):
    newNum = random.randrange(0,10)
    if newNum == 6:
        return start + 1
    else:
        return start

if __name__ == '__main__':
    import multiprocessing
    pool = multiprocessing.Pool(1) #use one core for now

    start = 0
    async_results = [pool.apply_async(countSixes, (start,)) for i in range(1000)]

    print(sum(r.get() for r in async_results))