在Python中反转ProcessPoolExecutor
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了在Python中反转ProcessPoolExecutor相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
这与我正在努力解决的earlier problem有关。基本上我需要ProcessPoolExecutor的逆设计,其中我有许多查询过程和一个工人,它可以批量计算和发回结果。
使用一个共享队列可以轻松发送工作项,但我仍然没有一个很好的解决方案,可以将所有结果发送回正确的进程中的正确线程。
答案
我认为每个查询过程都有一个单独的multiprocessing.pipe
是最有意义的。工作进程等待任何管道上的可用项目,并将其出列并处理它,跟踪它来自哪个管道。在返回数据时,它会将结果提供给正确的管道。
这是一个简单的例子:
#!/usr/bin/env python3
import multiprocessing as mp
def worker(pipes):
quit = [False] * len(pipes)
results = [''] * len(pipes)
# Wait for all workers to send None before quitting
while not all(quit):
ready = mp.connection.wait(pipes)
for pipe in ready:
# Get index of query proc's pipe
i = pipes.index(pipe)
# Receive and "process"
obj = pipe.recv()
if obj is None:
quit[i] = True
continue
result = str(obj)
results[i] += result
# Send back to query proc
pipes[i].send(result)
print(results)
def query(pipe):
for i in 'do some work':
pipe.send(i)
assert pipe.recv() == i
pipe.send(None) # Send sentinel
if __name__ == '__main__':
nquery_procs = 8
work_pipes, query_pipes = zip(*(mp.Pipe() for _ in range(nquery_procs)))
query_procs = [mp.Process(target=query, args=(pipe,)) for pipe in query_pipes]
for p in query_procs:
p.start()
worker(work_pipes)
for p in query_procs:
p.join()
或者,您可以为每个查询过程提供一个ID号(可能只是它的管道索引),并且任何请求必须是(id_num, data)
的元组。这只是绕过每个循环上执行pipes.index(pipe)
的工作进程,所以我不确定它会给你多少钱。
以上是关于在Python中反转ProcessPoolExecutor的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章