Глобальная переменная приращения с использованием модуля многопроцессорности python

Question

Я пытаюсь запустить несколько процессов для параллелизации определенных задач и чтобы одна глобальная переменная была уменьшена на 1 каждый раз, когда каждый процесс выполняет метод X().

Я попытался рассмотреть метод многопроцессорности.Value, но не уверен, что это единственный способ сделать это. Может ли кто-нибудь предоставить некоторые фрагменты кода для этого?

from multiprocessing import Pool, Process 

def X(list): 
    global temp 
    print list 
    temp = 10 
    temp -= 1 
    return temp 

list = ['a','b','c'] 
pool = Pool(processes=5) 
pool.map(X, list) 

С помощью глобальной переменной, каждый процесс получает свою собственную копию глобальной переменной, которая не решает цель обмена это значение. Я считаю, что нужно иметь какую-то общую систему памяти, но я не уверен, как это сделать. Благодаря

Answer 1

Перемещения counter переменная в основной процесс т.е., избегает обмена переменного между процессами:

for result in pool.imap_unordered(func, args): 
    counter -= 1 

counter уменьшается, как только соответствующий результат (func(arg)) становится доступным. Вот полный пример кода:

#!/usr/bin/env python 
import random 
import time 
import multiprocessing 

def func(arg): 
    time.sleep(random.random()) 
    return arg*10 

def main(): 
    counter = 10 
    args = "abc" 
    pool = multiprocessing.Pool() 
    for result in pool.imap_unordered(func, args): 
     counter -= 1 
     print("counter=%d, result=%r" % (counter, result)) 

if __name__ == "__main__": 
    main() 

В качестве альтернативы можно передать объект multiprocessing.Value() к каждому рабочему процессу (использование initialize, initargsPool() «ы параметров).