Python：如何使用pprocess在函数中修改全局变量

Question

当我使用从pprocess调用的函数时，似乎无法修改Python中的全局变量。以下是我的示例：

import pprocess
import time

numbers=[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]

# find system time and store in global variable
def find_time(index):
    global numbers
    x=time.time()
    print "Setting element %s of numbers to %f" % (index, x)
    numbers[index]=x
    return x

# parallel execution of the function
results=pprocess.pmap(find_time, [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9], limit=6)

for y in results:
    print '%f' % y

# this list is unchanged
print numbers

# serial execution of the function
for x in [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]:
    find_time(x)

# now it seems to work
print numbers

“numbers”只是一个零的列表，为了演示，我试图将每个列表元素设置为当前系统时间。当使用pprocess调用时，这不起作用，但当我使用简单的for循环调用函数时，全局变量就会改变。

我花了一些时间阅读关于全局变量的内容，并真诚地希望这不是一个琐碎的问题。有人能向我解释一下发生了什么吗？

非常感谢，

Enno

- mcenno

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还要注意的是，在那里不需要使用global关键字。即使你没有将其定义为全局变量，Python也可以轻松地改变全局对象。只有在通过赋值更改变量引用的对象时才需要使用global关键字。 - mgilson

Answer 1

我的理解是pprocess在底层使用subprocessing。如果是这样，那么每次运行函数时，它实际上是一个单独的进程。所以，当您的函数返回时，这些更改不会显示出来。

您可能需要将列表设置为multiprocessing.Manager。

例如：

numbers = multiprocessing.Manager().list([0]*10)

- mgilson

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谢谢您的回复。我想实现这个可能超出了我的编程能力，所以我现在通过将数据写入磁盘并稍后读取它们来创建一个绕路（幸运的是，这不会造成瓶颈）。 - mcenno

Answer 2

pprocess 创建另一个进程。这意味着它不与调用代码共享内存。并行进程修改的任何内容都将在其自己的内存空间中修改，因此调用代码的内存空间将保持不变。也就是说，它们不共享全局变量。

您必须通过管道或 pprocess 提供的其他方式（如套接字等）显式地在两者之间进行所有通信。

- Claudiu