是与python中的多处理器需要同步吗？

Question

使用这样

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() 

假设线程修改list_out一个代码时，它们可以做，在一个同步的方式？

Answer 1

如果你的目标是以多处理方式计算某些东西，最好不要共享状态。 我建议你用简单的map从multiprocessing如果可能的话：

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作品像循环：

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几个参数的功能，你可以使用lambda函数来解包元组。

>> 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

答案是每个进程都会收到列表的副本，所以不会看到其他进程所做的更改。

要达到您想要的效果，您必须使用Manager来创建列表代理。请注意，经理代理类不知道成员何时发生了变异。例如，如果列表代理的某个元素以某种方式发生了变化，那么列表代理无法知道这一点。您必须重新分配该成员以刷新更改。从文档的一个例子：

# 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线程池只是线程，没有任何魔法一般同步共享对象。你需要用锁来保护共享对象。