我目前有一个全局Lock = threading.Lock(),并进行以下调用：

Parallel(n_jobs=2)(delayed(serialRemove)(dir,c,b,l,f) for f in os.listdir(dir))

使用jobLib.在serialRemove中,我有

Lock.acquire()
print(f+' begin')
if h in hashes:
    try:
        os.remove(path)
        if l: print('Removing ' + path)
        removed += 1
    except os.error:
        print('Encountered error removing file') 
else:
    hashes.add(h)
print(f+' end')
Lock.release()

部分通话结果是：
10.txt开始
11.txt开始
20.txt开始
如果我将代码放在锁中,我不知道怎么会有两个开始打印.有什么简单的方法可以保护代码块,所以理想情况下我可以得到：
10.txt开始
10.txt结尾
11.txt开始
11.txt结尾
20.txt开始
20.txt结尾

解决方法:

threading.Lock仅在同一进程的线程之间起作用.

在这里,实际上不知道您要使用哪个库进行并行处理,这很难确定,但是几乎可以肯定,它是在单独的进程中执行任务的. (由于存在GIL,因此至少在CPython中,任何在同一进程中启动线程的操作都不会对CPU绑定的代码获得任何有效的并行性.因此,它们都没有这样做.)

因此,如果您尝试使用其他进程中的全局threading.Lock对象,则将在每个进程中获得完全独立的锁.因此,锁定它没有任何好处. (使用一些并行库(在每个平台上可能有所不同),您会得到一个错误消息.但是,它不可能完成您想要的操作.)

大多数并行化库都有自己的锁类型,可以与它们的多处理方式配合使用.如果是这样,请使用您的磁带库随附的那个.

如果没有,则取决于您的库的工作方式,multiprocessing.Lock可能会成功.

如果不是这样,您将必须使用例如锁文件(可能与flock / lockf一起使用,或者依赖于Windows独占打开等)来显式实现某些功能.

另外,请注意,多个库中至少有一个具有可以使您的示例代码行[joblib]有意义的API,它是专为没有任何共享的任务而设计的,因此不应使用完全没有锁. (它可能会与多处理一起使用.无论如何,请锁定,但您实际上不应指望这一点.)