全局值的Python多处理共享

Question

我想做的是每个过程都使用全局变量。但是我的过程没有采用全球价值观

import multiprocessing

count = 0 

def smile_detection(thread_name):
    global count

    for x in range(10):
        count +=1
        print thread_name,count

    return count    

x = multiprocessing.Process(target=smile_detection, args=("Thread1",))
y = multiprocessing.Process(target=smile_detection, args=("Thread2",))
x.start()
y.start()

我正在输出像

Thread1 1
Thread1 2
.
.
Thread1 9
Thread1 10
Thread2 1
Thread2 2
.
.
Thread2 9
Thread2 10

我想要的是

Thread1 1
Thread1 2
.
.
Thread1 9
Thread1 10
Thread2 11
Thread2 12
.
.
Thread2 19
Thread2 20

我必须要做些什么才能做到这一点？

Answer 1

与线程不同，由于新进程的分叉（或生成），多处理在处理共享状态时有点棘手。尤其是在窗户上。要拥有共享对象，请使用 multiprocessing.Array 或 multiprocessing.Value。对于数组，您可以在每个进程中取消引用另一个结构（例如 numpy 数组）中的内存地址。对于你的情况，我会做这样的事情：

import multiprocessing, ctypes

count = multiprocessing.Value(ctypes.c_int, 0)  # (type, init value)

def smile_detection(thread_name, count):

    for x in range(10):
        count.value +=1
        print thread_name,count

    return count    

x = multiprocessing.Process(target=smile_detection, args=("Thread1", count))
y = multiprocessing.Process(target=smile_detection, args=("Thread2", count))
x.start()
y.start()