这些
MonteCarlo对象已被腌制并发送到子进程中以进行运行-
.results此进程中的属性未填充，因为
mc从未运行过本地。
如果创建了
multiprocessing.Queue，则可以将其传递给每个
MonteCarlo作业，完成后应将结果放入其中。然后，顶层可以等待队列中的值。（在引擎盖下，它将腌制和解开结果对象。）
result_queue = multiprocessing.Queue()montecarlos = [MonteCarlo(result_queue, f,fargs) for fargs in farglist]jobs = [multiprocessing.Process(mc) for mc in montecarlos]for job in jobs: job.start()for job in jobs: job.join()results = [result_queue.get() for mc in montecarlos]
