[英]Python: Yield in multiprocessing Pool
我要并行化一个涉及一定“收益”的函数。 这只是我要研究的整个程序的简单复制品,但总结了我面临的问题。 在这里,我试着理解我的项目的多处理,apply_async和yield在这个例子中,我使用了multiprocessing.pool并使用了apply_async进行并行化。 我在“并行”函数中放了一些打印语句,但它们没有打印出来。 当我用return返回yield时,print语句会被反映出来。 我不确定收益的性质。 我知道它是一个发生器,只能在返回后使用一次。 请告知如何使其正常工作。
import multiprocessing as mp
results=[]
def parallel(x, y, z):
print "aim in parallel"
count=0
result=[]
for line in range(10000):
count+=1
result.append(count)
p=x**3+y+z
print " result"
print result
print p
if p > 0:
return result
# yield result, p
# count += 1
# yield p, result
# count += 1
def collect_results(result):
print "aim in callback"
results.append(result)
#print results
def apply_async_with_callback():
pool = mp.Pool(processes=10)
r = range(10)
[pool.apply_async(parallel, args=(2,5, 7),callback=collect_results) for i in r ]
pool.close()
pool.join()
print "length"
print len(results)
print results
if __name__ == "__main__":
apply_async_with_callback()
当调用包含yield
语句的函数时,它实际上并不运行代码,而是返回生成器:
>>> p = parallel(1, 2, 3)
>>> p
<generator object parallel at 0x7fde9c1daf00>
然后,当需要下一个值时,代码将一直运行,直到产生一个值:
>>> next(p)
([10000], 6)
>>> next(p)
(6, [10000])
在您的情况下, results
包含10个异步创建的生成器,但它们从未实际运行过。
如果要使用生成器,可以稍微更改代码以定位从生成器创建列表的函数:
def parallel2(x, y, z):
return list(parallel(x, y, z))
def collect_results(lst):
results.extend(lst)
def apply_async_with_callback():
pool = mp.Pool()
for _ in range(10):
pool.apply_async(parallel2, args=(2, 5, 7),
callback=collect_results)
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