Python 使用multiprocessing.Pool时出现问题

我有以下代码

generate（self，num）

是一种类方法，用于生成一组数字并将其转换为二进制表示形式：

def generate(self, num):
    M = [random.randint(0, 2 ** 64 - 1) for _ in range(num)]
    M = list(set(M))
    M = [('{0:0' + str(64) + 'b}').format(x) for x in M]
    M = np.asarray([list(map(int, list(x))) for x in M])
    return M

def run(self):
    M = []
    num = 10000
    mlp = multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count()-1)
    for i in xrange(0, num):
        res = mlp.apply_async(self.generate, args=(i,))
        M.append(res) # Here I think it is not good!!
    mlp.close()
    mlp.join()

---

添加到

M

中的结果不正确，我得到

。如何修复此代码以实现并行性是一种有效的方法？

您不能使用

list

在多个进程之间共享/交换数据，这不是线程安全的。您应该使用

Manager

对象在进程之间进行数据操作。manager（）返回的管理器将支持类型列表、dict、命名空间、锁、RLock、信号量、绑定信号量、条件、事件、队列、值和数组。

Medoo和Haifeng的精彩注释。请查看从apply_async方法返回的multiprocessing.pool.ApplyResult对象的文档。您只是缺少对该对象的方法调用

这个对象有下面的方法可以调用，我想这就是你最初的问题所缺少的。打开底部的链接以查看其他变体

获取（[超时]） 当结果到达时返回结果。如果timeout不是None，并且结果未在超时秒内到达，则会引发multiprocessing.TimeoutError。如果远程调用引发异常，则get（）将重新引发该异常。此方法将一直阻止，直到返回结果或达到超时

---

res=mlp.apply_async（self.generate，args=（i，）

但是

i

是递增的，那么您认为

M=[random.randint（0，2**64-1）在范围内（num）会发生什么

？我很确定这段代码在

for

循环中有

apply\u async

，所以这可能是他们最不担心的