Установка глобальных переменных для многопроцессы Python ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть большой массив и объект, который я хотел бы позвонить несколько раз с помощью многопроцессорной. Ни данные, ни внутренние объекты не будут изменены. < /P>
Это работает: < /p>

Код: Выделить всё

import numpy as np
from multiprocessing import Pool

data = np.arange(400).reshape(20, 20)

class MyClass():
def __call__(self, indx):
return np.sum(data[:, indx])

my_class = MyClass()

def call_single_indx(indx):
result = my_class(indx)
return result

def launch_jobs(nmap=10, num_jobs=3):
with Pool(processes=num_jobs) as pool:
result = pool.map(call_single_indx, range(nmap))
result = np.array(result)
return result

if __name__ == "__main__":

result = launch_jobs()
print(result)
< /code>
Но это не удается: < /p>
import numpy as np
from multiprocessing import Pool

data = None
my_class = None

def set_globals(n1, n2):
global data
data = np.arange(n1).reshape(n2, n2)
global my_class
my_class = MyClass()

class MyClass():
def __call__(self, indx):
return np.sum(data[:, indx])

def call_single_indx(indx):
result = my_class(indx)
return result

def launch_jobs(nmap=10, num_jobs=3):
with Pool(processes=num_jobs) as pool:
result = pool.map(call_single_indx, range(nmap))
result = np.array(result)
return result

if __name__ == "__main__":
set_globals(n1=400, n2=20)
launch_jobs()

Не удастся с TypeError: 'nonetype' объект не является Callable , так что set_globals не удалось на самом деле изменить значение глобальной переменной, и она все еще не является. Больше текста здесь, потому что пост в основном код, и он не позволит мне опубликовать без более подробной информации.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/797 ... processing