为啥 ProcessPoolExecutor 和 Pool 在调用 super() 时会崩溃?
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【中文标题】为啥 ProcessPoolExecutor 和 Pool 在调用 super() 时会崩溃?【英文标题】:Why do ProcessPoolExecutor and Pool crash with a super() call?为什么 ProcessPoolExecutor 和 Pool 在调用 super() 时会崩溃? 【发布时间】:2019-10-29 18:43:48 【问题描述】:1.为什么以下使用 concurrent.futures
模块的 Python 代码永远挂起?
import concurrent.futures
class A:
def f(self):
print("called")
class B(A):
def f(self):
executor = concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=2)
executor.submit(super().f)
if __name__ == "__main__":
B().f()
调用引发了一个不可见的异常[Errno 24] Too many open files
(要查看它,请将executor.submit(super().f)
行替换为print(executor.submit(super().f).exception())
)。
但是,将 ProcessPoolExecutor
替换为 ThreadPoolExecutor
会按预期打印“调用”。
2。为什么以下使用 multiprocessing.pool
模块的 Python 代码会引发异常 AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children
?
import multiprocessing.pool
class A:
def f(self):
print("called")
class B(A):
def f(self):
pool = multiprocessing.pool.Pool(2)
pool.apply(super().f)
if __name__ == "__main__":
B().f()
但是,将 Pool
替换为 ThreadPool
会按预期打印“调用”。
环境:CPython 3.7、MacOS 10.14。
【问题讨论】:
【参考方案1】:concurrent.futures.ProcessPoolExecutor
和multiprocessing.pool.Pool
使用multiprocessing.queues.Queue
将工作函数对象从调用者传递给工作进程,Queue
使用pickle
模块进行序列化/反序列化,但它未能正确处理带有子的绑定方法对象类实例:
f = super().f
print(f)
pf = pickle.loads(pickle.dumps(f))
print(pf)
输出:
<bound method A.f of <__main__.B object at 0x104b24da0>>
<bound method B.f of <__main__.B object at 0x104cfab38>>
A.f
变为 B.f
,这实际上会在工作进程中创建无限递归调用 B.f
到 B.f
。
pickle.dumps
利用绑定方法对象的__reduce__
方法,IMO,its implementation,没有考虑这个场景,不处理真正的func
对象,只是尝试从实例中取回self
obj (B()
) 具有简单的名称 (f
),导致 B.f
,很可能是一个错误。
好消息是,我们知道问题出在哪里,我们可以通过实现我们自己的归约函数来解决它,该函数尝试从原始函数 (A.f
) 和实例 obj (B()
) 重新创建绑定的方法对象:
import types
import copyreg
import multiprocessing
def my_reduce(obj):
return (obj.__func__.__get__, (obj.__self__,))
copyreg.pickle(types.MethodType, my_reduce)
multiprocessing.reduction.register(types.MethodType, my_reduce)
我们可以这样做,因为绑定方法是一个描述符。
ps:我已提交a bug report。
【讨论】:
一个字:令人印象深刻! Python 解决方法multiprocessing.reduction.register(types.MethodType, my_reduce)
存在问题:如果您尝试实例化multiprocessing.Manager()
,则会收到此异常:_pickle.PicklingError: Can't pickle <function BaseManager._run_server at 0x00000198B0A91D90>: it's not the same object as multiprocessing.managers.BaseManager._run_server
。不过,它似乎只影响 Windows。以上是关于为啥 ProcessPoolExecutor 和 Pool 在调用 super() 时会崩溃?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Python 中的 ProcessPoolExecutor 和 Lock
使用concurrent.futures和ProcessPoolExecutor来替代线程和进程
使用 Concurrent.Futures.ProcessPoolExecutor 运行同时和独立的 ABAQUS 模型
将带有对象的函数传递给 concurrent.futures.ProcessPoolExecutor()?
如何使用 asyncio 和 concurrent.futures.ProcessPoolExecutor 在 Python 中终止长时间运行的计算(CPU 绑定任务)?