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我有一个关于joblib的问题。我正在使用 networkX 图，并希望并行化边的修改，因为迭代边列表确实是一个令人尴尬的并行问题。在这样做时，我想到了运行代码的简化版本。

我有一个变量x。它是一个列表列表，类似于边缘列表，尽管我知道 networkX 返回边缘列表的元组列表，并且主要具有基于字典的实现。请暂时忍受这个简单的例子。

x = [[0, 1, {'a': 1}],
     [1, 3, {'a': 3}]]

我有两个函数可以将字典的'a'值修改为前两个值的加法或前两个值的减法。它们是这样定义的：

def additive_a(edge):
    edge[2]['a'] = edge[0] + edge[1]

def subtractive_a(edge):
    edge[2]['a'] = edge[0] - edge[1]

如果我执行常规 for 循环，则x可以正确修改变量：

for edge in x:
    subtractive_a(edge) # or additive_a(edge) works as well.

结果：

[[0, 1, {'a': -1}], [1, 3, {'a': -2}]]

但是，当我尝试使用 joblib 执行此操作时，我无法获得所需的结果：

Parallel(n_jobs=8)(delayed(subtractive_a)(edge) for edge in x)
# I understand that n_jobs=8 for a two-item list is overkill.

期望的结果是：

[[0, 1, {'a': -1}], [1, 3, {'a': -2}]]

当我检查 x 时，它没有改变：

[[0, 1, {'a': 1}], [1, 3, {'a': 3}]]

我不确定这里发生了什么。我可以理解 joblib 文档中提供的示例——它专门展示了使用单个简单函数计算数字数组。但是，这并不涉及修改内存中的现有对象，这是我想我正在尝试做的。有针对这个的解决方法吗？我将如何修改此代码以并行修改内存中的单个对象？

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