numpy 数组不适用于 python 多处理答案

【问题标题】：numpy arrays don't work with python multiprocessingnumpy 数组不适用于 python 多处理
【发布时间】：2018-01-31 05:44:32
【问题描述】：

我正在尝试在一个简单的for 循环中修改一个简单的数组。因为我的应用程序使用单线程似乎是一个瓶颈，所以我决定看一下 pythons 多处理 API。但是，似乎我无法同时修改一个 numpy 数组，即使我只修改每个元素一次。看看这个示例代码：

将 numpy 导入为 np 导入多处理

arrlen = 3
arr = np.zeros(arrlen)


def func(x):
    arr[x] = 1


for i in range(arrlen):
    func(i)

print(arr)

这一切都很好，我得到了[1.0, 1.0, 1.0]，正如预期的那样。但是一旦我用pool.map 替换for 循环，它就不起作用了。

pool = multiprocessing.Pool()
pool.map(func, range(arrlen))

我检查了 PyCharm 调试器，func 实际上是使用正确的参数调用的，但第二个示例打印了 [0.0, 0.0, 0.0]。任何想法为什么？有什么想法可以解决这个问题吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

当使用多处理时，您生成的每个线程都会在其自己的范围内接收处理对象。

您的函数需要返回一个值，然后您需要将它们聚合到您的全局数组中。

生成的线程无法访问全局数组。所以

def func(x):
    return = 1

然后

arr = np.array(pool.map(func, range(arrlen)))

会做你想做的。

【讨论】：