Pool.apply_async()：嵌套函数未执行

Posted 2023-02-16

【中文标题】Pool.apply_async()：嵌套函数未执行

【英文标题】：Pool.apply_async(): nested function is not executed

【发布时间】：2019-10-25 07:02:06

【问题描述】：

我正在熟悉 Python 的 multiprocessing 模块。以下代码按预期工作：

#outputs 0 1 2 3
from multiprocessing import Pool
def run_one(x):
    print x
    return

pool = Pool(processes=12)
for i in range(4):
    pool.apply_async(run_one, (i,))
pool.close()
pool.join() 

但是，现在，如果我在上面的代码周围包装一个函数，print 语句不会被执行（或者至少重定向输出）：

#outputs nothing
def run():
    def run_one(x):
        print x
        return    

    pool = Pool(processes=12)
    for i in range(4):    
        pool.apply_async(run_one, (i,))
    pool.close()
    pool.join()

如果我将run_one 定义移到run 之外，当我调用run() 时，输出又是预期的：

#outputs 0 1 2 3
def run_one(x):
    print x
    return

def run():    
    pool = Pool(processes=12)
    for i in range(4):       
        pool.apply_async(run_one, (i,))
    pool.close()
    pool.join() 

我在这里缺少什么？为什么第二个 sn-p 不打印任何东西？如果我只是调用run_one(i) 函数而不是使用apply_async，则所有三个代码的输出都相同。

【参考方案1】：

Pool 需要腌制（序列化）它发送到其工作进程的所有内容。 Pickling 实际上只保存函数的名称，而 unpickling 需要按名称重新导入函数。 为此，需要在顶层定义函数，嵌套函数不能被子函数导入，并且已经尝试腌制它们会引发异常：

from multiprocessing.connection import _ForkingPickler

def run():
    def foo(x):
        pass
    _ForkingPickler.dumps(foo)  # multiprocessing custom pickler;
                                # same effect with pickle.dumps(foo)

run()
# Out:
Traceback (most recent call last):
...
AttributeError: Can't pickle local object 'run.<locals>.foo'

您看不到异常的原因是，Pool 已经开始在父项中的酸洗任务期间捕获异常，并且仅当您在您立即得到的 AsyncResult 对象上调用 .get() 时才重新引发异常当你打电话给pool.apply_async()。

这就是为什么（对于 Python 2）你最好总是这样使用它，即使你的目标函数没有返回任何东西（仍然返回隐式 None）：

    results = [pool.apply_async(foo, (i,)) for i in range(4)]
    # `pool.apply_async()` immediately returns AsyncResult (ApplyResult) object
    for res in results:
        res.get()

像 Pool.map() 和 Pool.starmap() 这样的非异步池方法在底层使用相同的（异步）低级函数，就像它们的异步兄弟一样，但它们额外为你调用 .get()，所以你总是会看到这些方法例外。

Python 3 有一个用于异步池方法的 error_callback 参数，您可以使用它来处理异常。