Python `具有可变默认参数的部分参数
因此，我在使用多处理池时遇到了一个问题。下面是一个最小的、可重用的代码段 来自多处理导入池的Python `具有可变默认参数的部分参数,python,Python,因此，我在使用多处理池时遇到了一个问题。下面是一个最小的、可重用的代码段 来自多处理导入池的 从functools导入部分 a=[1,2,3] b=a.复制（） def更改（i，x）： x[i]=0 #方法1 对于范围（3）中的i： 更改（i，a） 印刷品（a） #输出：[0,0,0] #方法2 将池（2）作为池： map（部分（更改，x=b），列表（范围（3））） 印刷品（b） #输出：[1,2,3] 请参阅后面的方法，该方法不会更改已传递的列表。我想这可以用函数是python中的一级对象来
从functools导入部分
a=[1,2,3]
b=a.复制（）
def更改（i，x）：
x[i]=0
#方法1
对于范围（3）中的i：
更改（i，a）
印刷品（a）
#输出：[0,0,0]
#方法2
将池（2）作为池：
map（部分（更改，x=b），列表（范围（3）））
印刷品（b）
#输出：[1,2,3]
请参阅后面的方法，该方法不会更改已传递的列表。我想这可以用
函数是python中的一级对象来解释，但不知道如何解释。有什么想法吗？多处理
会复制每个进程的参数，因此，如果您需要共享可变状态，则不会更改原始列表b
，而是使用线程化
或某种数据库操作。所以这是一个多处理问题。谢谢。@AzatIbrakov:multiprocessing
当然会定义一些可共享的可变数据结构，如果您确实需要GIL自由（并且对共享状态的争用不是很强烈）。multiprocessing
会复制每个进程的参数，因此不会更改原始列表b
，如果您需要共享可变状态，请使用线程化或某种数据库操作。所以这是一个多处理问题。谢谢。@AzatIbrakov:多处理
当然会定义一些可共享的可变数据结构，如果您确实需要GIL自由（并且对共享状态的争夺不是很激烈）。