multiprocessing.Pool不能更改全局变量的原因是因为进程池中的进程是独立的,它们拥有各自的内存空间和全局变量副本。当我们在进程池中使用多个进程并行执行任务时,每个进程都会有自己的全局变量副本,它们之间是相互隔离的。
这种隔离是为了确保并行执行的安全性和可靠性。如果多个进程同时修改同一个全局变量,就会引发竞争条件和数据不一致的问题。为了避免这种情况,Python的multiprocessing模块采用了进程间通信(IPC)的机制,通过队列、管道等方式实现进程间的数据传递和共享。
如果需要在多个进程中共享数据,可以使用multiprocessing模块提供的Manager对象来创建共享的数据结构,如共享列表、共享字典等。这样可以确保多个进程之间对数据的访问是同步的,避免了数据竞争的问题。
总结起来,multiprocessing.Pool不能更改全局变量是因为进程池中的进程是相互独立的,它们拥有各自的内存空间和全局变量副本。为了确保并行执行的安全性和可靠性,Python提供了进程间通信的机制来实现数据的共享和同步访问。
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