如何將不同的env變量分配給池中的不同進程？

Question

我正在嘗試爲池中的進程分配不同的env變量。

我發現的唯一方法就是做某事。如下面的代碼：

import os, multiprocessing 

def init(env): 
    os.environ = env 
    os.environ['FOO'] = "foo_1" 

def myfunc(): 
    print os.environ['FOO'] 

if __name__ == "__main__": 
    child_env = os.environ.copy() 
    child_env['FOO'] = "foo_2" 
    pool = multiprocessing.Pool(initializer=init, initargs=(child_env,)) 
    child_env['FOO'] = "foo_3" 
    for i in xrange(3): 
     pool.apply_async(myfunc,()) # How to modify this line? 
    pool.close() 
    pool.join() 

通過這樣做，在池中共享所有進程相同的環境變量os.environ['FOO'] = "foo_1"，因爲它們共享相同的初始化。如何爲不同的流程分配FOO不同的值？從上面的代碼

輸出：

foo_1 
foo_1 
foo_1 

Answer 1

，而不是通過無參數來MYFUNC，您可以將參數傳遞給每個：

def myfunc(myarg): 
    child_env = os.environ.copy() 
    child_env['FOO'] = "foo_{}".format(myarg) 
    print child_env['FOO'] 

if __name__ == "__main__": 
    child_env = os.environ.copy() 
    child_env['FOO'] = "foo_2" 
    pool = multiprocessing.Pool(initializer=init, initargs=(child_env,)) 
    child_env['FOO'] = "foo_3" 
    for i in xrange(3): 
     pool.apply_async(func=myfunc, kwds=dict(myarg=i)) # How to modify this line? 
    pool.close() 
    pool.join() 

我認爲，這將讓你有至少一半的方式。子功能現在負責修改其本地環境（如果需要的話）（可能它正在運行某個需要它的子進程）。