如果从函数内部执行,带有“apply_async”的多处理池啥也不做
Posted
技术标签:
【中文标题】如果从函数内部执行,带有“apply_async”的多处理池啥也不做【英文标题】:Multiprocessing pool with "apply_async" does nothing if executed from inside a function如果从函数内部执行,带有“apply_async”的多处理池什么也不做 【发布时间】:2019-10-24 08:31:21 【问题描述】:我正在尝试使用 multiprocessing
模块,尤其是 Pool.apply_async()
函数。
这段代码运行良好:
import multiprocessing
def do():
print("Foobar", flush=True)
with multiprocessing.Pool(1) as pool:
for i in range(2):
pool.apply_async(do)
pool.close()
pool.join()
"Foobar"
字符串被打印两次。
但是,如果我把这段代码放在一个函数中,然后调用这个函数,什么也不会发生。没有错误也没有"Foobar"
,程序静默结束。
import multiprocessing
def test():
def do():
print("Foobar", flush=True)
with multiprocessing.Pool(1) as pool:
for i in range(5):
pool.apply_async(do)
pool.close()
pool.join()
test()
为什么?我在 Linux 上使用 Python 3.7.3。
【问题讨论】:
【参考方案1】:为了检索您的计算结果,请对您的代码进行以下更改。
import multiprocessing
def test():
def do():
print("Foobar", flush=True)
with multiprocessing.Pool(1) as pool:
for i in range(5):
result = pool.apply_async(do)
result.get()
pool.close()
pool.join()
test()
你会看到“什么都没发生”的原因。
Traceback (most recent call last):
File "/tmp/test.py", line 17, in <module>
test()
File "/tmp/test.py", line 12, in test
result.get()
File "/usr/lib/python3.5/multiprocessing/pool.py", line 608, in get
raise self._value
File "/usr/lib/python3.5/multiprocessing/pool.py", line 385, in _handle_tasks
put(task)
File "/usr/lib/python3.5/multiprocessing/connection.py", line 206, in send
self._send_bytes(ForkingPickler.dumps(obj))
File "/usr/lib/python3.5/multiprocessing/reduction.py", line 50, in dumps
cls(buf, protocol).dump(obj)
AttributeError: Can't pickle local object 'test.<locals>.do'
Python multiprocessing.Pool
依赖 pickle
协议来序列化要发送到其他进程的数据。 pickle
协议只能序列化***函数,不能序列化嵌套函数。
查看哪些可以腌制,哪些不能腌制请查看documentation。
【讨论】:
谢谢!但是,如果我不调用get()
,为什么它会静默失败?
由于您没有声明结果,它只会忽略它。原因可能是您想要异步执行某些事情,无论它是否成功。您还可以查看concurrent.futures
模块,它具有类似但更清晰的 API。
作为用户,我希望收到有关酸洗过程失败的通知,因为它不是我实际功能的一部分。不过没关系,谢谢解释。
通常异步调用不会在设计上造成副作用。原因是异步调用不应影响应用程序的执行流程。开发人员有责任决定是否检查异步执行的作业的结果。如果您不想阻止线程等待结果,您可以随时使用回调函数记录您提交的作业的结果/异常。以上是关于如果从函数内部执行,带有“apply_async”的多处理池啥也不做的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
python multiprocessing.pool.apply_async 占用内存多 解决方法