在每个进程中测试一个数字是否为4GB集的成员，而不重复集

Question

对于我的并行化大计算工作的4个进程中的每一个，我想测试一些数字是否是4GB集合S的成员。

使用这种方法时，问题是t = Process(target=somefunc,args=(S,))将4GB数据传递给每个进程，这对我的计算机来说太大了（4 * 4 = 16 GB）！

如何在这个多处理作业中使用S作为全局变量，而不是必须将S传递（并复制）到每个进程？

from multiprocessing import Process
from random import randint

def somefunc(S):
    a = randint(0, 100)           # simplified example
    print a in S
    return 

def main():
    S = set([1, 2, 7, 19, 13])   # here it's a 4 GB set in my real program

    for i in range(4):
       t = Process(target=somefunc,args=(S,))
       t.start()
    t.join()

if __name__ == '__main__':
    main()

注意：我已经考虑过使用数据库+客户端/服务器（甚至只是SQlite），但我真的想要使用set / dict查找的速度，这比数据库调用更快（按数量级）。

Answer 1

那么使用joblib.Parallel呢？

S = set(range(50000000)  # ~ 3.5 Gb

def somefunc():
    a = randint(0, 100)           # simplified example
    print a in S
    return 

def main():
    out = Parallel(n_jobs=4, verbose=1)(
        delayed(somefunc)() for i in range(50))

if __name__ == '__main__':
    main()

我可能不在这里，但这不会重复。在测试中，Python3.6用于此脚本的内存永远不会破坏4 Gb。

或者你可以使用S作为全局变量而不将其传递给somefunc：

from multiprocessing import Process
from random import randint

def somefunc():
    a = randint(0, 100)
    print(a in S)
    return

def main():  # here it's a 4 GB set in my real program

    for i in range(4):
       t = Process(target=somefunc)
       t.start()
    t.join()

if __name__ == '__main__':
    S = set(range(50000000))
    main()

据我所知，从测试这两种方法产生正确的输出，并没有重复S。