Python多处理-进程数 [英] Python Multiprocessing - number of process

问题描述

我正在执行下面的代码，它工作得很好，但它不会产生不同的进程，相反，有时所有的都运行在同一个进程中，有时一个进程中有两个。我使用的是一台4 CPU的机器。此代码有什么问题？

def f(values):
    print(multiprocessing.current_process())
    return values

def main():
    p = Pool(4) #number of processes = number of CPUs
    keys, values= zip(*data.items()) #ordered keys and values
    processed_values= p.map( f, values )
    result= dict( zip(keys, processed_values ) ) 
    p.close() # no more tasks
    p.join()  # wrap up current tasks

，结果为

<SpawnProcess(SpawnPoolWorker-1, started daemon)>
<SpawnProcess(SpawnPoolWorker-1, started daemon)>
<SpawnProcess(SpawnPoolWorker-1, started daemon)>
<SpawnProcess(SpawnPoolWorker-1, started daemon)>

有时像这样

<SpawnProcess(SpawnPoolWorker-3, started daemon)>
<SpawnProcess(SpawnPoolWorker-2, started daemon)>
<SpawnProcess(SpawnPoolWorker-1, started daemon)>
<SpawnProcess(SpawnPoolWorker-3, started daemon)>

有时，

<SpawnProcess(SpawnPoolWorker-1, started daemon)>
<SpawnProcess(SpawnPoolWorker-4, started daemon)>
<SpawnProcess(SpawnPoolWorker-2, started daemon)>
<SpawnProcess(SpawnPoolWorker-1, started daemon)>

我的问题是，它是根据什么将职能分配给工人的？我编写代码的方式是，它根据我的字典中的键的数量来决定进程的数量(考虑到我的数据的键总是少于我的CPU)。我的代码将开始类似-主代码读取文件并使用单个进程创建字典，应该将其分支到并发进程数并等待它们处理数据(我使用pool.map来处理数据)，然后一旦获得子进程的结果，它就开始处理它们。如何实现此父进程的等待子进程步骤？

推荐答案

您的代码没有任何错误。您的工作项非常快--如此之快，以至于同一个工作进程可以运行函数，返回结果，然后赢得使用multiprocessing.Pool用于分发工作的内部队列中的下一个任务的竞赛。当您调用map时，工作项被分成批并放置到Queue中。以下是pool.map实现的一部分，它将可迭代项分块并将它们放入队列：

    task_batches = Pool._get_tasks(func, iterable, chunksize)
    result = MapResult(self._cache, chunksize, len(iterable), callback)
    self._taskqueue.put((((result._job, i, mapstar, (x,), {}) 
                          for i, x in enumerate(task_batches)), None))

每个工作进程都运行一个函数，该函数有一个无限的While循环，该循环使用队列中的项*：

while maxtasks is None or (maxtasks and completed < maxtasks):
    try:
        task = get()  # Pulls an item off the taskqueue
    except (EOFError, IOError):
        debug('worker got EOFError or IOError -- exiting')
        break

    if task is None:
        debug('worker got sentinel -- exiting')
        break

    job, i, func, args, kwds = task
    try:
        result = (True, func(*args, **kwds))  # Runs the function you passed to map
    except Exception, e:
        result = (False, e)
    try:
        put((job, i, result))  # Sends the result back to the parent
    except Exception as e:
        wrapped = MaybeEncodingError(e, result[1])
        debug("Possible encoding error while sending result: %s" % (
            wrapped))

很可能是同一个Worker碰巧能够消费一个项目，运行func，然后消费下一个项目。这个有点奇怪--我无法在运行与您的示例相同的代码的机器上重现它--但让同一个Worker从队列中抓取四个项目中的两个是很正常的。

如果通过插入对time.sleep：

的调用使辅助函数花费更长时间，则应始终看到均匀分布

def f(values):
    print(multiprocessing.current_process())
    time.sleep(1)
    return values

_{*这实际上并不完全正确-在主进程中运行的一个线程使用taskqueue，然后将它拉出的内容放到另一个Queue中，这就是子进程使用的内容)}

这篇关于Python多处理-进程数的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！