这是对多处理全局变量的明智使用吗？

Question

我正在使用 Python 的多处理库将一堆数据发送到 API。我必须为每个请求发送一条记录，所以我使用池来发出 n 个并行请求。我想从这些请求中获取结果（汇总成一个字符串）并将其与其他数据结合起来进行记录。

所以这里是我正在尝试的一个简化示例，提炼为多处理本身。这样使用全局变量是否明智？有没有更好的方法？

谢谢

import multiprocessing

message = ""

def cTest(m):
    global message
    message = "-".join(m)

def mTest(name):
    print(name)
    return("t" + name)


if __name__ == '__main__':

    testList = ['Jake', 'Jake', 'Jake', 'Jill', 'Jake', 'Jake']

    pool = multiprocessing.Pool(processes=2)
    pool.map_async(mTest, testList, 1, cTest)
    pool.close()
    pool.join()

    print("-->" + message)

输出

Jake
Jake
Jake
Jill
JakeJake

-->tJake-tJake-tJake-tJill-tJake-tJake

Answer 1

如果没有 cTemp 和 global

，我会这样做

results = pool.map_async(...)

values = results.get()

message = "-".join(values)

print("-->" + message)

编辑：

完整的工作代码

import multiprocessing

def mTest(name):
    return "t" + name

if __name__ == '__main__':

    testList = ['Jake', 'Jake', 'Jake', 'Jill', 'Jake', 'Jake']

    pool = multiprocessing.Pool(processes=2)

    results = pool.map_async((mTest, testList, 1)

    pool.close()
    pool.join()
    
    values = results.get()
    message = "-".join(values)

    print("-->" + message)

这是对多处理全局变量的明智使用吗？

Is this a wise use of a global variable with multiprocessing?

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