看起来您正在使用该multiprocessing模块。您没有说，这是重要的信息。
实例.map()上的函数带有multiprocessing.Pool()两个参数：函数和序列。将使用序列中的连续值调用该函数。
您不能像这样的可变dict变量中收集值（在示例中为y），因为您的代码将在多个不同的进程中运行。dict在另一个过程中将值写入a不会将该值发送回原始过程。但是如果使用Pool.map()其他进程，则将从每个函数调用返回结果，回到第一个进程。然后，您可以收集值以构建dict。
示例代码：
import multiprocessing as mp
def f(x):
return (x, x*x)
if __name__ == '__main__':
pool = mp.Pool()
inputs = range(10)
result = dict(pool.map(f, inputs))
result 被设置为： {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}
让我们对其进行更改，以便x*x将其提升x为某种功能，而不是进行计算，并将提供该功能。让我们接受一个字符串键参数。这意味着f()需要接受一个元组参数，该元组将在哪里(key, x, p)并且它将进行计算x**p。
import multiprocessing as mp
def f(tup):
key, x, p = tup # unpack tuple into variables
return (key, x**p)
if __name__ == '__main__':
pool = mp.Pool()
inputs = range(10)
inputs = [("1**1", 1, 1), ("2**2", 2, 2), ("2**3", 2, 3), ("3**3", 3, 3)]
result = dict(pool.map(f, inputs))
如果您有多个序列，并且需要将它们连接在一起以构成上述单个序列，请考虑使用zip()或itertools.product。
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