多处理时如何使 Python 尊重可迭代字段？

Question

如果这是一个愚蠢的问题，我深表歉意，但我还没有找到解决此问题的完美方法。基本上，当使用 concurent.futures 模块时，类的非静态方法看起来应该可以正常工作，我在该模块的文档中没有看到任何暗示它们无法正常工作的内容，并且模块在运行时不会产生错误 - 在许多情况下甚至会产生预期的结果！

但是，我注意到该模块似乎不尊重父线程中对可迭代字段的更新，即使这些更新发生在启动任何子进程之前也是如此。这是我的意思的一个例子：

import concurrent.futures


class Thing:
    data_list = [0, 0, 0]
    data_number = 0

    def foo(self, num):
        return sum(self.data_list) * num

    def bar(self, num):
        return num * self.data_number


if __name__ == '__main__':
    thing = Thing()
    thing.data_list[0] = 1
    thing.data_number = 1

    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
        results = executor.map(thing.foo, range(3))
        print('result of changing list:')
        for result in results:
            print(result)

        results = executor.map(thing.bar, range(3))
        print('result of changing number:')
        for result in results:
            print(result)

我希望这里的结果是

result of changing list:
0
1
2
result of changing number:
0
1
2

但我得到

result of changing list:
0
0
0
result of changing number:
0
1
2

因此，出于某种原因，对于只是一个整数的字段，一切都按预期工作，但对于作为列表的字段，则完全不像预期的那样。这意味着在调用子进程时不会考虑对列表所做的更新，即使对更简单字段的更新也是如此。我已经用字典尝试过同样的问题，我怀疑这对所有可迭代对象都是一个问题。

有什么方法可以使它按预期工作，从而允许子进程尊重对可迭代字段的更新？非静态方法的多处理将像这样半实现似乎很奇怪，但我希望我只是遗漏了一些东西！

Answer 1

这个问题与“尊重可迭代字段”无关，但这是一个相当微妙的问题。在您的主要流程中，您有：

thing.data_list[0] = 1 # first assignment
thing.data_number = 1 # second assignmment

而不是：

Thing.data_list[0] = 1 # first assignment
Thing.data_number = 1 # second assignment

就第一个赋值而言，没有任何 material 区别，因为无论是哪个版本，您都不是在修改 class 属性，而是修改列表中恰好由 class 属性引用。换句话说，Thing.data_list 仍然指向同一个列表；此引用未更改。这是一个重要的区别。

但是在您的代码版本的第二次赋值中，您基本上通过实例的 self 引用修改了 class 属性。当您这样做时，您正在 创建一个具有相同名称 data_number.

的新实例属性

您的 class 成员函数 foo 和 bar 试图通过 self 访问 class 属性. Thing 实例 thing 将被 pickled 跨越到新地址 space 但在新地址 space 中 Thing 是 un-pickled，默认情况下将创建新的 class 属性并将其初始化为其默认值，除非您添加特殊的 pickle 规则。但是实例属性应该是传输成功的，比如你新建的data_number。这就是 'result of changing number:' 按预期打印的原因，即您实际上正在访问 bar.

中的 instance 属性 data_number

将 bar 更改为以下内容，您将看到所有内容都将打印为 0:

    def bar(self, num):
        return num * Thing.data_number

多处理时如何使 Python 尊重可迭代字段？

How do I make Python respect iterable fields when multiprocessing?

python

iterable

multiprocessing

non-static

concurrent.futures