Python多处理，在循环中多次使用池在第一次迭代后被卡住

Question

我有以下情况，我在for循环中创建一个池如下（我知道它不是很优雅，但我必须这样做，因为酸洗的原因）。 假设pathos.multiprocessing等同于python的multiprocessing库（因为它取决于一些与此问题无关的细节）。 我有以下代码要执行：

self.pool = pathos.multiprocessing.ProcessingPool(number_processes)


for i in range(5):


    all_responses = self.pool.map(wrapper_singlerun, range(self.no_of_restarts))

    pool._clear()

现在我的问题：循环成功运行第一次迭代。 然而，在第二次迭代中，算法突然停止（没有完成pool.map操作。我怀疑生成了僵尸进程，或者进程以某种方式switched 。下面你将找到我迄今为止尝试过的所有内容。

for i in range(5):

    pool = pathos.multiprocessing.ProcessingPool(number_processes)

    all_responses = self.pool.map(wrapper_singlerun, range(self.no_of_restarts))

    pool._clear()

    gc.collect()

    for p in multiprocessing.active_children():
        p.terminate()
        gc.collect()

    print("We have so many active children: ", multiprocessing.active_children()) # Returns []

上面的代码在我的mac上运行得非常好。 但是，当我将其上载到具有以下规范的群集上时，我会收到第一次迭代后卡住的错误：

DISTRIB_ID=Ubuntu
DISTRIB_RELEASE=18.04
DISTRIB_CODENAME=bionic
DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 18.04 LTS"

这是pathos '多处理库文件的链接

Answer 1

我假设你试图通过一些函数调用它，这不是使用它的正确方法。

你需要用它包裹它：

if __name__ == '__main__':
    for i in range(5):

         pool = pathos.multiprocessing.Pool(number_processes)

         all_responses = pool.map(wrapper_singlerun, 

range(self.no_of_restarts))

如果你不这样做，它将继续创建自己的副本，并将开始将其放入堆栈，最终将填充堆栈并阻止所有内容。 它在mac上运行的原因是它有fork而windows没有它。