我想使用多处理库并行处理字典。
我的问题可以简化为以下代码：
from multiprocessing import Manager,Pool
def modify_dictionary(dictionary):
if((3,3) not in dictionary):
dictionary[(3,3)]=0.
for i in range(100):
dictionary[(3,3)] = dictionary[(3,3)]+1
return 0
if __name__ == "__main__":
manager = Manager()
dictionary = manager.dict(lock=True)
jobargs = [(dictionary) for i in range(5)]
p = Pool(5)
t = p.map(modify_dictionary,jobargs)
p.close()
p.join()
print dictionary[(3,3)]
我创建了一个由5个工作人员组成的池，每个工作人员应将dictionary [（3,3）]递增100次。因此，如果锁定过程正常工作，我希望dictionary [（3,3）]在脚本末尾为500。
然而;我的代码中肯定有一些错误，因为这不是我所得到的：锁定过程似乎没有被“激活”，并且dictionary [（3,3）]始终在脚本末尾具有valuer <500。
你可以帮帮我吗？
参考方案
问题在于此行：
dictionary[(3,3)] = dictionary[(3,3)]+1
那条线上发生了三件事：
读取字典键的值（3,3）
将值增加1
再次写回值
但是增量部分发生在任何锁定之外。
整个序列必须是原子的，并且必须在所有进程之间同步。否则，这些过程将交错，使您的总数低于预期。
按住锁惠特来增加该值可确保您获得期望的总数500：
from multiprocessing import Manager,Pool,Lock
lock = Lock()
def modify_array(dictionary):
if((3,3) not in dictionary):
dictionary[(3,3)]=0.
for i in range(100):
with lock:
dictionary[(3,3)] = dictionary[(3,3)]+1
return 0
if __name__ == "__main__":
manager = Manager()
dictionary = manager.dict(lock=True)
jobargs = [(dictionary) for i in range(5)]
p = Pool(5)
t = p.map(modify_array,jobargs)
p.close()
p.join()
print dictionary[(3,3)]
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