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python 进程池异步调用与进程间通信

python 进程池异步调用与进程间通信

作者: YG_9013 | 来源:发表于2018-05-08 15:56 被阅读0次

1、类包含不能序列化的属性时,多进程异步执行失败

import multiprocessing
import os
import random
import sys

class A:
    pool = None

    def __init__(self):
        self.pool = multiprocessing.Pool(3)
    def execute(self,dirs):
        pid=0
        try:
            fn = "log"+dirs.split('\\')[-1]
            fn = open(fn, "w")
            print("aa", file=fn)
            print("start to exec..." + str(pid), file=fn)

        except Exception as e:
            import logging
            logging.exception(e)
            print("error:%s"%e)
        return pid

    def _callback(self,pid):
        print(str(os.getpid())+"   "+str(pid))

    def start(self):
        
        print(str(os.getpid()))
        dirs = ["D:\Python2to3", "D:\eclipse", "D:\gitworkspace"]
        for i in range(3):
            try:
                self.pool.apply_async(self.execute, (dirs[i],), callback=self._callback)
            except Exception as e:
                import logging
                logging.exception(e)

        self.pool.close()
        self.pool.join()

if __name__ == "__main__":
    A().start()

执行上述代码时,多进程无法执行,因为A中包含了无法序列化的pool(进程池)。多进程调用self.execute方法时会将类本身的内容,即self全部序列化传给另外一个进程,pool无法序列化,因此多进程执行失败。只需将pool的初始化放入start函数中即可执行。

import multiprocessing
import os
import random
import sys

class A:
    def execute(self,dirs):
        pid=0
        try:
            fn = "log"+dirs.split('\\')[-1]
            fn = open(fn, "w")
            print("aa", file=fn)
            print("start to exec..." + str(pid), file=fn)

        except Exception as e:
            import logging
            logging.exception(e)
            print("error:%s"%e)
        return pid

    def _callback(self,pid):
        print(str(os.getpid())+"   "+str(pid))

    def start(self):
        
        print(str(os.getpid()))
        dirs = ["D:\Python2to3", "D:\eclipse", "D:\gitworkspace"]
        pool = multiprocessing.Pool(3)
        for i in range(3):
            try:
                pool.apply_async(self.execute, (dirs[i],), callback=self._callback)
            except Exception as e:
                import logging
                logging.exception(e)

        pool.close()
        pool.join()

if __name__ == "__main__":
    A().start()

2、多进程通信时只能使用一层的dict,两层时更改第二层不起作用

一层dict:

from multiprocessing import Pool, Manager

def chid_proc(test_dict, i):
    test_dict[i] = i * i

if __name__ == '__main__':
    #td = {'a':1}
    td = Manager().dict()
    td['a'] = 1
    pool = Pool(3)
    for i in range(0, 3):
        pool.apply_async(chid_proc, args=(td, i))
    pool.close()
    pool.join()
    print (td)
输出为:
{'a': 1, 0: 0, 2: 4, 1: 1}

二层dict:

from multiprocessing import Pool, Manager

def chid_proc(test_dict, i):
    test_dict["a"][i] = i * i

if __name__ == '__main__':
    #td = {'a':1}
    td = Manager().dict()
    td['a'] = {"b":1,"c":1}
    pool = Pool(3)
    for i in range(0, 3):
        pool.apply_async(chid_proc, args=(td, i))
    pool.close()
    pool.join()
    print (td)
输出为:
{'a': {'b': 1, 'c': 1}}

想着可能是因为第二层不是Manager().dict()导致的,将第二层改为Manager().dict()。

from multiprocessing import Pool, Manager

def chid_proc(test_dict, i):
    test_dict["a"][i] = i * i

if __name__ == '__main__':
    #td = {'a':1}
    td = Manager().dict()
    a = Manager().dict()
    a["b"]=1
    td['a'] = a
    pool = Pool(3)
    for i in range(0, 3):
        pool.apply_async(chid_proc, args=(td, i))
    pool.close()
    pool.join()
    print (td)
    print (td["a"])
输出为:
{'a': <DictProxy object, typeid 'dict' at 0x2970ac8>}
{'b': 1, 0: 0, 2: 4, 1: 1}

从上述例子可以看出,多进程间用多层map通信时,每层都要配置其为Manager().dict()。

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