使用多处理队列、池和锁定的死简单示例

Question

我试图阅读http://docs.python.org/dev/library/multiprocessing.html 上的文档，但我仍在努力处理多处理队列、池和锁定。 现在我能够构建下面的示例。

关于队列和池，我不确定我是否以正确的方式理解了这个概念，所以如果我错了，请纠正我。 我想要实现的是一次处理 2 个请求（在这个例子中数据列表有 8 个）那么，我应该使用什么？ 池创建 2 个可以处理两个不同队列（最多 2 个）的进程，还是我应该每次只使用 Queue 来处理 2 个输入？ 锁定将是正确打印输出。

import multiprocessing
import time

data = (['a', '2'], ['b', '4'], ['c', '6'], ['d', '8'],
        ['e', '1'], ['f', '3'], ['g', '5'], ['h', '7']
)


def mp_handler(var1):
    for indata in var1:
        p = multiprocessing.Process(target=mp_worker, args=(indata[0], indata[1]))
        p.start()


def mp_worker(inputs, the_time):
    print " Processs %s\tWaiting %s seconds" % (inputs, the_time)
    time.sleep(int(the_time))
    print " Process %s\tDONE" % inputs

if __name__ == '__main__':
    mp_handler(data)

Answer 1

您的问题的最佳解决方案是使用Pool 。 使用Queue并拥有单独的“队列馈送”功能可能有点矫枉过正。

这是您程序的稍微重新排列的版本，这次只有 2 个进程在Pool 。 我相信这是最简单的方法，对原始代码的更改最少：

import multiprocessing
import time

data = (
    ['a', '2'], ['b', '4'], ['c', '6'], ['d', '8'],
    ['e', '1'], ['f', '3'], ['g', '5'], ['h', '7']
)

def mp_worker((inputs, the_time)):
    print " Processs %s\tWaiting %s seconds" % (inputs, the_time)
    time.sleep(int(the_time))
    print " Process %s\tDONE" % inputs

def mp_handler():
    p = multiprocessing.Pool(2)
    p.map(mp_worker, data)

if __name__ == '__main__':
    mp_handler()

请注意， mp_worker()函数现在接受单个参数（前两个参数的元组），因为map()函数将您的输入数据分块到子列表中，每个子列表作为您的工作函数的单个参数给出。

输出：

Processs a  Waiting 2 seconds
Processs b  Waiting 4 seconds
Process a   DONE
Processs c  Waiting 6 seconds
Process b   DONE
Processs d  Waiting 8 seconds
Process c   DONE
Processs e  Waiting 1 seconds
Process e   DONE
Processs f  Waiting 3 seconds
Process d   DONE
Processs g  Waiting 5 seconds
Process f   DONE
Processs h  Waiting 7 seconds
Process g   DONE
Process h   DONE

---

根据下面的@Thales 评论进行编辑：

如果您想要“每个池限制的锁”，以便您的进程以串联对运行，ala：

A 等待 B 等待 | A 完成，B 完成 | C 等待，D 等待 | C 完成，D 完成 | ...

然后更改处理程序函数以启动每对数据的池（2 个进程）：

def mp_handler():
    subdata = zip(data[0::2], data[1::2])
    for task1, task2 in subdata:
        p = multiprocessing.Pool(2)
        p.map(mp_worker, (task1, task2))

现在你的输出是：

 Processs a Waiting 2 seconds
 Processs b Waiting 4 seconds
 Process a  DONE
 Process b  DONE
 Processs c Waiting 6 seconds
 Processs d Waiting 8 seconds
 Process c  DONE
 Process d  DONE
 Processs e Waiting 1 seconds
 Processs f Waiting 3 seconds
 Process e  DONE
 Process f  DONE
 Processs g Waiting 5 seconds
 Processs h Waiting 7 seconds
 Process g  DONE
 Process h  DONE

Answer 2

这可能不是 100% 与问题相关，但在我搜索使用多处理队列的示例时，这首先出现在谷歌上。

这是一个基本的示例类，您可以实例化并将项目放入队列中，并且可以等待队列完成。 这就是我所需要的。

from multiprocessing import JoinableQueue
from multiprocessing.context import Process


class Renderer:
    queue = None

    def __init__(self, nb_workers=2):
        self.queue = JoinableQueue()
        self.processes = [Process(target=self.upload) for i in range(nb_workers)]
        for p in self.processes:
            p.start()

    def render(self, item):
        self.queue.put(item)

    def upload(self):
        while True:
            item = self.queue.get()
            if item is None:
                break

            # process your item here

            self.queue.task_done()

    def terminate(self):
        """ wait until queue is empty and terminate processes """
        self.queue.join()
        for p in self.processes:
            p.terminate()

r = Renderer()
r.render(item1)
r.render(item2)
r.terminate()

Answer 3

这是我个人对这个主题的转到：

要点在这里，（欢迎拉取请求！）： https : //gist.github.com/thorsummoner/b5b1dfcff7e7fdd334ec

import multiprocessing
import sys

THREADS = 3

# Used to prevent multiple threads from mixing thier output
GLOBALLOCK = multiprocessing.Lock()


def func_worker(args):
    """This function will be called by each thread.
    This function can not be a class method.
    """
    # Expand list of args into named args.
    str1, str2 = args
    del args

    # Work
    # ...



    # Serial-only Portion
    GLOBALLOCK.acquire()
    print(str1)
    print(str2)
    GLOBALLOCK.release()


def main(argp=None):
    """Multiprocessing Spawn Example
    """
    # Create the number of threads you want
    pool = multiprocessing.Pool(THREADS)

    # Define two jobs, each with two args.
    func_args = [
        ('Hello', 'World',), 
        ('Goodbye', 'World',), 
    ]


    try:
        pool.map_async(func_worker, func_args).get()
    except KeyboardInterrupt:
        # Allow ^C to interrupt from any thread.
        sys.stdout.write('\033[0m')
        sys.stdout.write('User Interupt\n')
    pool.close()

if __name__ == '__main__':
    main()

Answer 4

对于使用 Komodo Edit (win10) 等编辑器的每个人，将sys.stdout.flush()添加到：

def mp_worker((inputs, the_time)):
    print " Process %s\tWaiting %s seconds" % (inputs, the_time)
    time.sleep(int(the_time))
    print " Process %s\tDONE" % inputs
    sys.stdout.flush()

或作为第一行：

    if __name__ == '__main__':
       sys.stdout.flush()

这有助于查看脚本运行期间发生的情况； 而不必查看黑色命令行框。

Answer 5

这是我的代码中的一个示例（对于线程池，但只需更改类名即可获得进程池）：

def execute_run(rp): 
   ... do something 

pool = ThreadPoolExecutor(6)
for mat in TESTED_MATERIAL:
    for en in TESTED_ENERGIES:
        for ecut in TESTED_E_CUT:
            rp = RunParams(
                simulations, DEST_DIR,
                PARTICLE, mat, 960, 0.125, ecut, en
            )
            pool.submit(execute_run, rp)
pool.join()

基本上：

• pool = ThreadPoolExecutor(6)为 6 个线程创建一个池
• 然后你有一堆将任务添加到池中的 for
• pool.submit(execute_run, rp)向池中添加一个任务，第一个参数是在线程/进程中调用的函数，其余参数传递给被调用的函数。
• pool.join等待所有任务完成。