是與python中的多處理器需要同步嗎？

Question

使用這樣

def execute_run(list_out): 
    ... do something 

pool = ThreadPoolExecutor(6) 
for i in list1: 
    for j in list2: 
      pool.submit(myfunc, list_out) 
pool.join() 

假設線程修改list_out一個代碼時，它們可以做，在一個同步的方式？

Answer 1

如果你的目標是以多處理方式計算某些東西，最好不要共享狀態。 我建議你用簡單的map從multiprocessing如果可能的話：

from multiprocessing import Pool 

input_list = [] 
for i in list1: 
    for j in list2: 
     input_list.append((i, j)) 

p = Pool() 
result_list = p.map(do_something, input_list) 

map作品像循環：

def naive_map(input_list, do_something): 
    result = [] 
    for i in input_list: 
    result.append(do_something(i)) 
    return result 

所以，如果你想使用已接受幾個參數的功能，你可以使用lambda函數來解包元組。

>> def your_function(v1, v2): 
    >>  return v1+v2 
    >> f = lambda (x,y): your_function(x, y) 
    >> map(f, [(1,2),(3,4),(5,6)]) 
     [3, 7, 11] 

Answer 2

答案是每個進程都會收到列表的副本，所以不會看到其他進程所做的更改。

要達到您想要的效果，您必須使用Manager來創建列表代理。請注意，經理代理類不知道成員何時發生了變異。例如，如果列表代理的某個元素以某種方式發生了變化，那麼列表代理無法知道這一點。您必須重新分配該成員以刷新更改。從文檔的一個例子：

# create a list proxy and append a mutable object (a dictionary) 
lproxy = manager.list() 
lproxy.append({}) 
# now mutate the dictionary 
d = lproxy[0] 
d['a'] = 1 
d['b'] = 2 
# at this point, the changes to d are not yet synced, but by 
# reassigning the dictionary, the proxy is notified of the change 
lproxy[0] = d 

Answer 3

multiprocessing線程池只是線程，沒有任何魔法一般同步共享對象。你需要用鎖來保護共享對象。