Python:多线程列表附加无法按预期工作

为什么会出现以下代码（您可以运行它）：

印刷品：

1 1
2 1
3 2
4 2

如果我注释掉

sleep（1）

部分，它会打印出我期望的内容：

1 1
2 2
3 3
4 4

---

如何修复代码以使其正确附加，最后我在

我的列表中有4个元素
使用
多进程处理
，您需要使用共享变量才能从多个进程访问它。在您的代码中，如果没有
睡眠
，每个进程完成的速度足够快，因此您只需要在池中使用一个进程，因此您的代码将附加到相同的
我的列表
。当您使用睡眠时，它会使用多个进程，因此您最终会附加到
MY_LIST
的不同实例

您需要使用共享变量才能从每个进程访问它。共享变量需要预先分配大小：

from multiprocessing import pool, Array, current_process

MY_LIST = Array('i', 8)

def worker(j):
    MY_LIST[j-1] = j*j
    print(current_process().name, j, len(MY_LIST))

if __name__ == '__main__':
    parameters= [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
    with pool.Pool(processes=4) as pool:
        results = pool.map(worker, parameters)
    for i in MY_LIST:
        print(i)

输出：

ForkPoolWorker-1 1 8
ForkPoolWorker-2 2 8
ForkPoolWorker-1 4 8
ForkPoolWorker-3 3 8
ForkPoolWorker-1 5 8
ForkPoolWorker-2 6 8
ForkPoolWorker-1 7 8
ForkPoolWorker-3 8 8
1
4
9
16
25
36
49
64

通过调用
time.sleep
可以发现一种竞争，因为没有它，一个工人在其他工人开始之前就完成了任务。如果您使用较长的列表，这一点会很清楚，例如：

来自multiprocessing.pool导入池的

从时间上导入睡眠
我的清单=[]
def工人（j）：
全球我的清单
睡眠（1）
我的清单。附加（j）
打印（j，len（我的清单））
如果uuuu name uuuuuu='\uuuuuuu main\uuuuuuu'：
参数=范围（25）
将池（进程=2）作为池：
结果=pool.map（工作者、参数）

将输出如下内容

11
1 2
1 3
1 4
1 5
1 6
1 7
1 8
1 9
1 10
1 11
1 12
1 13
1 14
1 15
1 16
1 17
1 18
1 19
1 20
1 21
1 1
1 2
1 3
1 4

当然，这不是唯一的问题。另一个问题是，至少不是原始python类型。您需要使用一个或类似的，类似这样的：

来自多处理导入池、锁、管理器的

从时间上导入睡眠
经理=经理（）
MY_LIST=manager.LIST（）
def工人（j）：
全局MY_列表，锁定
我的清单。附加（j）
打印（j，len（我的清单））
如果uuuu name uuuuuu='\uuuuuuu main\uuuuuuu'：
参数=范围（25）
将池（2）作为池：
结果=pool.map（工作者、参数）

哪个会输出

41
5 2
6 3
7 4
8 5
9 6
10 7
11 8
12 10
13 11
0 10
1 13
14 12
2 15
15 15
3 16
16 18
17 19
18 20
20 20
19 22
24 23
21 23
22 24
23 25

当然，这并不能保证秩序，只能保证访问。
奇怪的是，这段代码不会为我执行。我获得属性错误：无法在
@SamMorgan上获得属性“worker”：试试这个：你的目标是什么？当涉及到多个工作线程并行时，您可能需要使用一些同步机制。看起来像是一个时间问题
pool.map
将iterable拆分为块，并将其作为单个任务提交给工作人员。我的猜测是，在没有
sleep
的版本中，其中一个工作人员可以快速抓取所有四个任务并执行它们，而带有
sleep
的版本允许两个工作人员分别抓取两个任务。您可以在
worker
函数中
打印（多处理。当前进程（）.name，j，len（我的列表））
，查看是否存在这种情况。
ForkPoolWorker-1 1 8
ForkPoolWorker-2 2 8
ForkPoolWorker-1 4 8
ForkPoolWorker-3 3 8
ForkPoolWorker-1 5 8
ForkPoolWorker-2 6 8
ForkPoolWorker-1 7 8
ForkPoolWorker-3 8 8
1
4
9
16
25
36
49
64