Python 多进程字典列表

我需要使用 Python 3.6 在多进程中做一些事情。也就是说，我必须更新一个添加对象列表的字典。由于这些对象是不可拾取的，我需要使用dill代替pickle and multiprocess from pathos代替multiprocessing，但这不应该是问题。

将列表添加到字典中需要在添加到字典之前重新序列化列表。这会减慢一切速度，并且花费的时间与没有多重处理时相同。你能给我建议一个解决方法吗？

这是我使用 python 3.6 的代码：init1正在工作但速度很慢，init2速度快但是坏了。剩下的仅用于测试目的。

import time

def init1(d: dict):
    for i in range(1000):
        l = []
        for k in range(i):
             l.append(k)
        d[i] = l

def init2(d: dict):
    for i in range(1000):
        l = []
        d[i] = l
        for k in range(i):
            l.append(i)

def test1():
    import multiprocess as mp
    with mp.Manager() as manager:
        d = manager.dict()
        p = mp.Process(target=init1, args=(d,))
        p.start()
        p.join()
        print(d)

def test2():
    import multiprocess as mp
    with mp.Manager() as manager:
        d = manager.dict()
        p = mp.Process(target=init2, args=(d,))
        p.start()
        p.join()
        print(d)

start = time.time()
test1()
end = time.time()
print('test1: ', end - start)


start = time.time()
test2()
end = time.time()
print('test2: ', end - start)

使用管道的可能解决方案。在我的电脑上，这需要 870 毫秒，而其他电脑则需要 1.10 秒test1和200ms的test2.

def init3(child_conn):
    d = {}
    for i in range(1000):
        l = []
        for k in range(i):
            l.append(i)
        d[i] = l
    child_conn.send(d)

def test3():
    import multiprocess as mp
    parent_conn, child_conn = mp.Pipe(duplex=False)
    p = mp.Process(target=init3, args=(child_conn,))
    p.start()
    d = parent_conn.recv()
    p.join()

在jupyter上，通过使用魔法%timeit I get:

In [01]: %timeit test3()
872 ms ± 11.9 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

In [02]: %timeit test2()
199 ms ± 1.72 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

In [03]: %timeit test1()
1.09 s ± 10.1 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)