如何将传递的参数传递给多处理池中的 return 值？

Question

例如：

from multiprocessing import Pool
from functools import partial

numbers = []
for i in range(100):
    numbers.append(i)

def add_one(number, new_numbers):
    new = number + 1
    new_numbers.append(new)

new_numbers = []
process_pool = Pool(2)
add_one_helper = partial(add_one, new_numbers=new_numbers)

process_pool.map(add_one_helper, numbers)

print(new_numbers)

我想 new_numbers 会打印：1, 2, 3, 4...，但它在 print() 中是空的。如何在调用后填充 new_numbers？

Answer 1

首先是观察。你有：

numbers = []
for i in range(100):
    numbers.append(i)

这是使用循环创建一个值为 0、1、2 ... 99 的列表。但是您可以更轻松、更有效地指定：

numbers = list(range(100))

但实际上传递给 Pool.map 方法的 iterable 参数不需要是列表（但是，它会自动转换为如果它不支持 __len__ 方法，请列出）。因此，无需创建 numbers 列表，您可以简单地将 range(100) 作为 iterable 参数传递给 map 调用。现在开始手头的问题：

Pool.map 方法 return 是调用辅助函数的所有 return 值的列表（在本例中为 add_one）。所以你只需要有 add_one return 它想要附加到新列表的值：

from multiprocessing import Pool

def add_one(number):
    return number + 1

process_pool = Pool(2)
new_numbers = process_pool.map(add_one, range(100))
print(new_numbers)

打印：

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100]

如何将传递的参数传递给多处理池中的 return 值？

How to get passed parameters to return values in multiprocessing Pool?

python

multiprocessing