如何将迭代range的for循环改写为Multiprocessing多进程版本并解决空结果问题

Python多进程间默认不共享全局变量的内存空间，你在子进程中对全局results列表的修改仅作用于子进程自身的内存副本，不会同步到主进程，因此最终主进程打印的results始终为空。

直接使用pool.map的返回值即可，pool.map会自动收集每个函数调用的返回值，按输入顺序拼接为列表返回，无需自行维护全局结果列表：

from multiprocessing import Pool

def compute_value(i):
    # 此处替换为你实际的计算逻辑
    return i

if __name__ == '__main__':
    n_iterations = 10 # 替换为你实际的循环总次数
    pool = Pool()
    results = pool.map(compute_value, range(n_iterations))
    # 回收进程资源
    pool.close()
    pool.join()
    print(results)

• pool.map返回的结果顺序和输入的range(n_iterations)顺序完全一致，不会因为多进程执行顺序不同出现结果错位。
• 如果你的compute_value需要传入多个参数，可改用pool.starmap，将多组参数打包为元组组成的列表传入即可。
• 进程池使用完毕后务必执行close()和join()回收资源，避免产生僵尸进程占用系统资源。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MMM