函数内.append与+=的差异及Pool.apply_async回调赋值报错解析

这是个很有意思的问题，本质和多进程或者回调机制本身无关，核心是Python中可变对象的操作方式与变量作用域的区别。

先看你提供的代码：

from multiprocessing import Pool
import random
results = []
def f(t):
    return t
def cb_append_result(t):
    # 报错："local variable 'results' referenced before assignment"
    # results += [t]
    # 正常运行
    results.append(t)
if __name__ == '__main__':
    pool = Pool()
    t = random.random()
    pool.apply_async(f,args=(t,),callback=cb_append_result)
    pool.close()
    pool.join()
    print("Result is {}".format(results))

问题原因分析 #

• results.append(t)：这是在原列表对象上进行的原地修改操作。Python会先在当前函数作用域查找results，找不到就自动去外层全局作用域寻找，找到后直接调用它的append方法——整个过程没有改变results变量本身的指向，因此不需要额外声明作用域。
• results += [t]：这个操作等价于results = results + [t]，本质是创建了一个新的列表对象，并把results变量重新赋值指向这个新对象。Python解释器看到赋值操作时，会默认把results当作当前函数的局部变量，但此时局部作用域里还未定义results，就会抛出“局部变量未赋值即引用”的错误。

解决方案 #

要让results += [t]正常运行，只需要在回调函数里声明results是全局变量，告诉解释器去全局作用域查找这个变量：

def cb_append_result(t):
    global results
    results += [t]

这样解释器就不会把results当作局部变量处理，而是直接使用全局作用域中的列表，执行赋值操作时也会正确更新全局变量的指向。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Donna