#python #python-multiprocessing
#python #python-многопроцессорность
Вопрос:
Функция выдает разные результаты, когда я запускаю ее из одного процесса, по сравнению с тем, когда я вызываю ее с помощью многопроцессорной обработки. Я не уверен, почему. Я создаю список из диспетчера и вызываю одну и ту же целевую функцию с разными параметрами для каждого процесса. Целевая функция вызывает функцию, которая импортируется из другого модуля. Это импортированная функция, которая дает мне разные результаты в зависимости от того, когда я вызываю ее из нескольких процессов или из одного процесса.
Например:
from foo import foo_function
from multiprocessing import Process, Manager
def another_function(indices, a_list, return_list):
for i in indices:
for j in a_list:
return_list.append(foo_function(i, j))
if __name__ == '__main__':
jobs = []
manager = Manager()
return_list = manager.list()
all_indices = [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]
all_lists = [['a', 'b', 'c'], ['d', 'e', 'f'], ['g', 'h', 'i']]
for i in range(3):
jobs.append(Process(target=another_function, args=(all_indices[i], all_lists[i])))
jobs[i].start()
for i in range(3):
jobs[i].join()
И foo_function() дает мне разные результаты, когда я вызываю ее из нескольких процессов, по сравнению с тем, когда я вызываю ее из одного.
РЕДАКТИРОВАТЬ: вот какова фактическая функция foo_function:
def battle(ally: CustomClass, enemy: CustomClass, shields: int):
ally.starting_shields = shields
enemy.starting_shields = shields
ally.reset()
enemy.reset()
turns = 0
# Main Battle Loop
while ally.is_alive() and enemy.is_alive():
ally.reduce_cooldown()
enemy.reduce_cooldown()
turns = 1
if ally.can_act():
if not ally.use_charge_move(enemy):
ally.use_move(ally.fast_move, enemy)
if enemy.can_act():
if not enemy.use_charge_move(ally):
enemy.use_move(enemy.fast_move, ally)
# There are 2 points for using enemy shields and 3 for using enemy health.
ally_rating = enemy.starting_shields - enemy.get_shields()
enemy_rating = ally.starting_shields - ally.get_shields()
ally_rating = 5 * (enemy.starting_health - enemy.get_health()) / enemy.starting_health
enemy_rating = 5 * (ally.starting_health - ally.get_health()) / ally.starting_health
if ally.get_health() > 0:
ally_rating = 3 * ally.energy / 100
if enemy.get_health() > 0:
enemy_rating = 3 * enemy.energy / 100
total_rating = ally_rating enemy_rating
return int(round(1000 * ally_rating / total_rating, 0)), int(round(1000 * enemy_rating / total_rating, 0))
Как вы можете видеть, она вызывает только методы CustomClasses и использует только локальные переменные.
Комментарии:
1. Не изменяйте список в своей функции. В результате возвращает новый независимый список.
2. Я не думаю, что это проблема, поскольку foo_function дает разные результаты. Я получаю правильное количество записей в моем return_list , но возвращаемое значение foo_function отличается при использовании многопроцессорной обработки.
3. Трудно сказать без кода этой функции.
4. Да, прошу прощения. Я не могу опубликовать весь код, поскольку эта функция вызывает методы переданных ей классов, а эти классы довольно большие и сложные. Я думаю, мой главный вопрос заключался в том, обрабатывает ли многопроцессорная обработка целевую функцию, вызывающую другие функции, соответствующим образом?
5. Я обновил его с помощью кода foo_function, дайте мне знать, если это поможет.
Ответ №1:
Проблема оказалась не связанной с многопроцессорной обработкой. Извините.
Ответ №2:
Довольно сложно сказать, не зная foo_function
, но, вероятно, это связано с тем, что разные процессы обращаются к ссылке на один и тот же список и обнаруживают, что для каждого из них разные значения, поскольку, похоже, там нет какой-либо обработки совпадений.
Комментарии:
1. Итак, два параметра, переданные в foo_function, являются созданными мной классами, но ни один из них не использует какие-либо глобальные переменные или что-либо еще. Что касается самой foo_function, помимо переданных ей классов, она использует только локальные переменные. Это проблема?