最近在尝试通过 multiprocessing 把原来的计算核心改为通过多进程实现的并行程序，但碰到了一个非常奇怪的问题，经过一些时间的排查，终于找到了问题所在。虽然问题本身很简单，但也许也有一定典型性，尤其是对编程新手而言，因此在这里用最简单的模型重现一下。

首先从下面一段非常简单的程序开始：

def main():
    x = [1, 2, 3, 4, 5]
    foo(x)
    print(x)

def foo(x):
    bar(x)
    # x = bar2(x)
    for i in range(len(x)):
        x[i] = x[i]**2

def bar(x):
    for i in range(len(x)):
        x[i] = x[i] - 1

# def bar2(x):
#     xx = x.copy()
#     for i in range(len(x)):
#         xx[i] = x[i] - 1
#     return xx


if __name__ == '__main__':
    main()

暂时忽略被注释掉的部分，这段程序实现的功能非常简单，main 中产生一个数组，调用 foo 函数，foo 函数又调用 bar 函数，后者使数组中的每一个元素减一，然后返回 foo 函数中，数组的每个元素再次求平方。

上面两个函数中都没有返回值，因为它接受的是数组，类似于 C 语言中的指针传递，直接操作的是原数组。类似的逻辑应该对很多编程语言都是类似的。

然而，如果要考虑通过多进程来将它并行化（比如用 foo 函数来处理非常大的数组），就需要再多一点考虑了。首先因为 Python 中 GIL 的限制，虽然也可以多线程，但速度甚至不如单线程的版本，要有效地实现纯 Python 的并行，（也许是）最佳也是最简单的方案是用多进程。但多进程中各个进程不能共享内存，也就无法像上面那样用指针传递的方式来建立操作数组的方式。

这种情况下，就需要把函数相应地改成显式地返回新数组的形式，也就是上面的 bar2 函数。然而，改写之后，试运行就可以发现，计算的结果不同了。比如x = [1, 2, 3, 4, 5]的输入，得到的结果应该是[0, 1, 4, 9, 16]，但实际并非如此。更奇怪的是，监测 foo 函数，发现在函数内部的结果是正确的。这说明是 foo 函数没有正确地操作原输入数组。

想到这里，问题解决了一半。真正的原因是于x = bar2(x)这一行，等号左侧虽然同样用了 x 的变量名，但由于返回了一个新的数组，也就是说开辟了一块新的内存，使得函数后面操作的跟传入的并不是同一个数组，所以返回值看起来就像没变一样。

找到原因，解决的方法也就简单了，两个办法：

1. 把所有的指针传递函数都改回显式返回数组的形式。
2. 把x = bar2(x)改为x[:] = bar2(x)，这样操作的就仍然是原来的数组了。