python之全局变量增量和python多处理

您好，我有以下多进程代码，我想确保全局变量 ctr 应该由决策树的所有端节点或叶子更新。但它没有发生。

    ctr=0 
 
            def update(l,n): 
               global ctr 
               l.acquire() 
               ctr+=n 
               l.release() 
 
    def func(x,i): 
        p2=[] 
        if i > 100: 
           lock=Lock() 
                        update(lock,len(rl)) 
        # create list a1 
        # create list a2 
        i=len(a1) 
        for a in a1: 
            for b in a2: 
                if x > (a+b): 
                    proc=Process(target=func,args=(a+b,i,)) 
                    p2.append(proc) 
 
        for p in p2: 
            p.start() 
            p.join() 

请您参考如下方法:

当您使用 Python(或与此相关的任何其他语言)启动新进程时，所有进程都使用相同的内存段进行读取访问。但是，一旦您开始写入某些内存(例如更新变量)，该变量就会被复制到新进程自己的内存段中。

换句话说，您不能更新全局变量并期望多个进程看到相同的值，为此您需要某种共享内存。

查看 Multiprocessing 上的文档

不过请记住，更新全局变量涉及一定量的锁定，基本上会强制您的多个进程以串行方式运行。这可能会对性能产生负面影响，具体取决于您的用例。您应该尽可能避免使用全局状态(这是更一般的建议，但在多处理情况下，使用全局状态更糟糕。)