Python在并行进程之间共享字典

我希望在我的进程之间共享字典，如下所示：

def f(y,x):
    y[x]=[x*x]                                                          

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(processes=4)
    inputs = range(10)
    y={}                             
    result = pool.map(f,y,inputs)

y返回{}。我怎样才能让它工作

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谢谢，

看起来您正在使用

多处理模块。你没有说，这是一个重要的信息

多处理.Pool（）
实例上的
.map（）
函数具有两个参数：一个函数和一个序列。将使用序列中的连续值调用该函数

您不能像
dict
（在本例中，它是参数
y
）那样在可变表中收集值，因为您的代码将在多个不同的进程中运行。在另一个进程中将值写入
dict
，不会将该值发送回原始进程。但是如果使用
Pool.map（）
其他进程将返回每个函数调用的结果，返回到第一个进程。然后，您可以收集这些值以构建一个
dict

示例代码：

import multiprocessing as mp

def f(x):
    return (x, x*x)

if __name__ == '__main__':
    pool = mp.Pool()
    inputs = range(10)
    result = dict(pool.map(f, inputs))

result
设置为：
{0:0,1:1,2:4,3:9,4:16,5:25,6:36,7:49,8:64,9:81}

让我们更改它，这样它就不会计算
x*x
，而是将
x
提升到某个幂，并提供幂。让我们使用一个字符串键参数。这意味着
f（）
需要获取一个元组参数，其中元组将是
（key，x，p）
，它将计算
x**p

import multiprocessing as mp

def f(tup):
    key, x, p = tup  # unpack tuple into variables
    return (key, x**p)

if __name__ == '__main__':
    pool = mp.Pool()
    inputs = range(10)
    inputs = [("1**1", 1, 1), ("2**2", 2, 2), ("2**3", 2, 3), ("3**3", 3, 3)]
    result = dict(pool.map(f, inputs))

如果您有多个序列，并且需要将它们连接在一起为上述内容创建一个序列，请研究使用
zip（）
或
itertools.product
这听起来像是Redis的工作！如何向f添加一个或多个参数？我没有定义f（x，I）：。。。。然后是pool.map（f，inputs，1），但python不喜欢它。它返回的f（）正好包含两个参数
pool.map（）
包含一个函数和一个序列。序列可以是元组或列表的序列，这就是传递附加参数的方式。我将再添加一个示例。如果您确实希望在进程之间拥有一个共享字典，请查看多处理模块中的Manager.dict。