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python - python中的多处理-在多个进程之间共享大对象(例如pandas数据框)

coder 2023-05-23 原文

我正在使用 Python 多处理,更准确地说

from multiprocessing import Pool
p = Pool(15)

args = [(df, config1), (df, config2), ...] #list of args - df is the same object in each tuple
res = p.map_async(func, args) #func is some arbitrary function
p.close()
p.join()

这种方式内存消耗很大;几乎耗尽了我所有的 RAM(此时它变得非常慢,因此使多处理变得毫无用处)。我认为问题在于 df 是一个巨大的对象(一个 Pandas 数据框),它会为每个进程复制。我尝试使用 multiprocessing.Value 来共享数据框而不复制

shared_df = multiprocessing.Value(pandas.DataFrame, df)
args = [(shared_df, config1), (shared_df, config2), ...] 

(如 Python multiprocessing shared memory 中的建议),但这给了我 TypeError: this type has no size (与 Sharing a complex object between Python processes? 相同,很遗憾我不明白答案)。

我是第一次使用多处理,也许我的理解还不够好。 multiprocessing.Value 在这种情况下实际上是否正确使用?我看到了其他建议(例如队列),但现在有点困惑。有哪些选项可以共享内存,在这种情况下哪一个最好?

最佳答案

Value 的第一个参数是 typecode_or_type。即定义为:

typecode_or_type determines the type of the returned object: it is either a ctypes type or a one character typecode of the kind used by the array module. *args is passed on to the constructor for the type.

强调我的。因此,您根本不能将 pandas 数据框放在 Value 中,它必须是 a ctypes type .

您可以改为使用 multiprocessing.Manager 将您的单例数据帧实例提供给您的所有进程。有几种不同的方法可以在同一个地方结束 - 可能最简单的方法是将您的数据框放入管理器的 Namespace

from multiprocessing import Manager

mgr = Manager()
ns = mgr.Namespace()
ns.df = my_dataframe

# now just give your processes access to ns, i.e. most simply
# p = Process(target=worker, args=(ns, work_unit))

现在您的数据框实例可以被传递给管理器引用的任何进程访问。或者只是传递对 Namespace 的引用,这样更简洁。

我没有/不会介绍的一件事是事件和信号 - 如果您的进程需要等待其他进程完成执行,您需要添加它。Here is a page带有一些 Event 示例,其中还详细介绍了如何使用管理器的 Namespace

(请注意,这些都没有解决 multiprocessing 是否会带来切实的性能优势,这只是为您提供探索该问题的工具)

关于python - python中的多处理-在多个进程之间共享大对象(例如pandas数据框),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/22487296/

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