我不确定我正在尝试做的事情是否是一种有效的做法，但它是这样的: 我需要我的程序高度并行化，所以我想我可以创建 2-3 个进程，每个进程可以有 2-3 个线程。
1) 这可能吗？ 2)有什么意义吗？ 3) 这是我的代码，但当我尝试加入进程时它挂起。
PQ = multiprocessing.Queue()
[...]
def node(self, files, PQ):
l1, l2 = self.splitList(files)
p1 = multiprocessing.Process(target=self.filePro, args=(l1,PQ,))
p2 = multiprocessing.Process(target=self.filePro, args=(l2,PQ,))
p1.daemon = True
p2.daemon = True
p1.start()
p2.start()
p1.join() # HANGS HERE
p2.join()
while 1:
if PQ.empty():
break
else:
print(PQ.get())
PQ.join()
def filePro(self,lst,PQ):
TQ = queue.Queue()
l1, l2 = self.splitList(lst)
t1 = threading.Thread(target=self.fileThr, args=('a',l1,TQ,))
t2 = threading.Thread(target=self.fileThr, args=('b',l2,TQ,))
t1.daemon = True
t2.daemon = True
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
while 1:
if TQ.empty():
break
else:
PQ.put(TQ.get())
TQ.task_done()
TQ.join()
def fileThr(self,id,lst,TQ):
while lst:
tmp_path = lst.pop()
if (not tmp_path[1]):
continue
for item in tmp_path[1]:
TQ.put(1)
TQ.join()
最佳答案
1) Is this possible?
是的。
2) Is there any point into it?
是的。但通常不是您要查找的点。
首先，几乎每个现代操作系统都使用“平面”调度程序；分散在 3 个程序中的 8 个线程或分散在 8 个程序中的 8 个线程之间没有区别。*
* 一些程序可以通过在某些你知道你只与来自同一程序的线程共享的地方小心地使用进程内锁或其他同步原语来获得显着的好处——当然，通过避免在这些地方共享内存——但您不会通过跨线程和跨进程均匀分布您的作业来获得这种好处。
其次，即使您使用的是旧的 SunOS，在默认的 CPython 解释器中，全局解释器锁 (GIL) 确保一次只能有一个线程运行 Python 代码。如果您花时间从显式释放 GIL 的 C 扩展库运行代码(如某些 NumPy 函数)，线程可以提供帮助，但除此之外，它们最终都会被序列化。
线程和进程一起使用的主要情况是您同时拥有受 CPU 限制和 I/O 限制的工作。在那种情况下，通常是一个喂另一个。如果 I/O 为 CPU 提供数据，则在主进程中使用单个线程池来处理 I/O，然后使用工作进程池来处理 CPU 处理结果。如果反过来，使用一个工作进程池来完成 CPU 工作，然后让每个工作进程使用一个线程池来完成 I/O。
3) This is my code but it hangs when i try to join the processes.
如果不给出 minimal, complete, verifiable example，就很难调试代码。 .
但是，我可以看到一个明显的问题。
您正在尝试将 TQ 用作生产者-消费者队列，将 t1 和 t2 作为生产者，将 filePro 父级作为消费者。您的消费者在 t1.join() 和 t2.join() 返回之前不会调用 TQ.task_done()，这不会在这些线程完成之前不会发生。但是这些生产者不会完成，因为他们正在等待您调用 TQ.task_done()。所以，你陷入了僵局。
而且，因为每个子进程的主线程都处于死锁状态，它们永远不会完成，所以 p1.join() 将永远阻塞。
如果你真的想让主线程等到其他线程完成后再做任何工作，你不需要生产者-消费者习惯用法；只需让 children 完成他们的工作并退出而不调用 TQ.join()，并且不要为父级中的 TQ.task_done() 而烦恼。 (请注意，您已经使用 PQ 正确执行此操作。)
另一方面，如果您希望它们并行工作，请在完成循环之前不要尝试加入子线程。
关于Python多处理与多线程相结合，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/27455155/
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