Python - 多重处理和变量切换到每个调用

Question

我在 Python 中使用多处理库时遇到了困难，我想在其中使用 Pool。

我有示例代码来演示我的问题（实际代码要复杂得多，但在演示示例中没有帮助）

代码：

def Multicore_Patterns_List_processor(Variable1, Variable2, Variable3):
    print(f"Variable1 = {Variable1}, Variable2 = {Variable2}, Variable3 = {Variable3}, current pattern is {Pattern}")

Variable1 = 1
Variable2 = 2
Variable3 = 3
MultiCores = 3
Paterns_list = list(range(1, 21))
with Pool(processes=MultiCores) as pool:
   pool.imap(Multicore_Patterns_List_processor(Variable1=Variable1, Variable2=Variable2, Variable3=Variable3), Paterns_list)

代码应该做什么：

1. 代码应该移交所有定义为变量的变量..以及选择的实际模式，但我不知道该怎么做。
2. 无需更改 Variable1 .. 值，因为这些值在用于演示需要将一些变量传输到每个调用的示例中。
3. 为什么使用池 --> 因为在实际代码中，我还对不同进程使用变量，动态选择处理器数量

感谢您的帮助

扬·瓦什科

期望函数的每个处理都将使用变量以及用于多重处理的迭代器。

Answer 1

有多种方法可以实现您的目标。如果你想使用 imap() 那么你可以这样做：

from multiprocessing import Pool

def Multicore_Patterns_List_processor(args):
    Variable1, Variable2, Variable3, Pattern = args
    print(f"{Variable1=}, {Variable2=}, {Variable3=}, current pattern is {Pattern}")

def genargs(Variable1, Variable2, Variable3):
    for p in range(10):
        yield Variable1, Variable2, Variable3, p

if __name__ == "__main__":
    Variable1 = 1
    Variable2 = 2
    Variable3 = 3
    MultiCores = 3
    with Pool(processes=MultiCores) as pool:
        pool.imap(Multicore_Patterns_List_processor, genargs(Variable1, Variable2, Variable3))
        pool.close()
        pool.join()

输出：

Variable1=1, Variable2=2, Variable3=3, current pattern is 0
Variable1=1, Variable2=2, Variable3=3, current pattern is 1
Variable1=1, Variable2=2, Variable3=3, current pattern is 2
Variable1=1, Variable2=2, Variable3=3, current pattern is 3
Variable1=1, Variable2=2, Variable3=3, current pattern is 4
Variable1=1, Variable2=2, Variable3=3, current pattern is 5
Variable1=1, Variable2=2, Variable3=3, current pattern is 6
Variable1=1, Variable2=2, Variable3=3, current pattern is 7
Variable1=1, Variable2=2, Variable3=3, current pattern is 8
Variable1=1, Variable2=2, Variable3=3, current pattern is 9