爲什麼多處理工人不能更改全局變量？

我有一個全局變量，名爲changed。在一個簡單的多處理環境中，我想要改變這個全局變量，這取決於一個專門工作人員的工作。一個最小的例子來重現我的輸出是：爲什麼多處理工人不能更改全局變量？

import multiprocessing as mp 
changed=False 
def log_result(result): 
    global changed 
    if result==50: 
     print 'Callback changed' 
     #changed=True 

def change(i): 
    global changed 
    if i==51: 
     print 'changed' 
     changed=True 
     print changed 
    return i 

def parallel(): 
    global changed 
    print 'Start Multiprocessing' 
    pool = mp.Pool(processes=4) 
    for i in range(100): 
     pool.apply_async(change, args = (i,), callback=log_result) 
    pool.close() 
    pool.join() 
    print "Multiprocessing done!" 

parallel()

我所看到的，是工人本身似乎並不能改變全局變量，相反，該值僅在工人的範圍內變化。一旦一個我取消的回調函數log_result的

changed=True

線按預期的變量。這是否意味着回調函數不是由工作進程以並行方式調用，因爲全局變量在進程之間不可共享。

來源

2015-04-30 Dschoni

關於實現一個計數器的僞裝說，但可以應用完全相同的原則 - 使用'multiprocessing.Value'來表示你的'changed'變量，並明確地將它傳遞給孩子。 – dano

我的答案已經指出瞭如何解決這個問題。我試圖瞭解回調函數是否與worker不同，如果這意味着對回調的調用不是並行發生的。 – Dschoni

回調在主進程的後臺線程中運行，而不是在子進程中運行。看到[這個問題]（http://stackoverflow.com/questions/24770934/who-runs-the-callback-when-using-apply-async-method-of-a-multiprocessing-pool） – dano

全局進程不在進程間共享。在一個進程中設置一個全局變量只會在該進程中進行更改。

來源

2015-04-30 16:49:52 kindall

有沒有辦法，改變這一點，而不使用文件？像共享內存一樣？此外：這是否意味着，回調函數不是另一個進程，因此不能並行處理？ – Dschoni

爲什麼多處理工人不能更改全局變量？

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