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python - 在终端和 Django 或 Flask 的代码模块中使用 python 多处理池

coder 2023-05-26 原文

在 python 中使用 multiprocessing.Pool 和以下代码时，有一些奇怪的行为。

from multiprocessing import Pool
p = Pool(3)
def f(x): return x
threads = [p.apply_async(f, [i]) for i in range(20)]
for t in threads:
    try: print(t.get(timeout=1))
    except Exception: pass

我收到以下错误三次(池中的每个线程一个)，并打印“3”到“19”:
AttributeError: 'module' object has no attribute 'f'

前三个 apply_async 调用永远不会返回。

同时，如果我尝试:
from multiprocessing import Pool
p = Pool(3)
def f(x): print(x)
p.map(f, range(20))

我得到 AttributeError 3 次，shell 打印“6”到“19”，然后挂起并且不能被 [Ctrl] + [C] 杀死

多处理文档有以下内容:

Functionality within this package requires that the main module be importable by the children.



这是什么意思？

澄清一下，我正在终端中运行代码来测试功能，但最终我希望能够将其放入 Web 服务器的模块中。你如何在 python 终端和代码模块中正确使用 multiprocessing.Pool ？

最佳答案

警告:在 Django 和 Flask 等 Web 服务器的上下文中，多处理是错误的工具。相反，您应该使用像 Celery 这样的任务框架。或像 Elastic Beanstalk Worker Environments 这样的基础架构解决方案.使用 multiprocessing 来生成线程或进程是不好的，因为它不会让您对这些线程/进程进行监督或管理，因此您必须构建自己的故障检测逻辑、重试逻辑等。在这一点上，您最好使用一个现成的工具，实际上是为处理异步任务而设计的，因为它可以为您提供开箱即用的这些。

了解文档

Functionality within this package requires that the main module be importable by the children.


这意味着池必须在定义要在其上运行的函数之后初始化。在 if __name__ == "__main__": 内使用池如果您正在编写独立脚本，则 block 可以工作，但这在较大的代码库或服务器代码(例如 Django 或 Flask 项目)中是不可能的。因此，如果您尝试在其中之一中使用池，请确保遵循以下指南中的这些指南:
  • 尽可能在函数内部初始化池。如果您必须在全局范围内初始化它们，请在模块底部进行。
  • 不要在全局范围内调用 Pool 的方法。

    • 或者，如果您只需要更好的 I/O 并行性(如数据库访问或网络调用)，您可以省去所有这些麻烦并使用线程池而不是进程池。这涉及完全没有记录的:
    from multiprocessing.pool import ThreadPool
    它的接口(interface)与 Pool 的接口(interface)完全相同，但由于它使用线程而不是进程，因此它没有使用进程池所做的任何警告，唯一的缺点是您无法获得真正的代码执行并行性，只是阻塞 I/O 中的并行性。

    必须在定义要在其上运行的函数之后初始化池
    python 文档中难以理解的文本意味着在定义池时，池中的线程会导入周围的模块。在 python 终端的情况下，这意味着您迄今为止运行的所有代码。
    所以，池中要使用的任何函数都必须在池初始化之前定义 .模块中的代码和终端中的代码都是如此。问题中的代码的以下修改将正常工作:
    from multiprocessing import Pool
def f(x): return x  # FIRST
p = Pool(3) # SECOND
threads = [p.apply_async(f, [i]) for i in range(20)]
for t in threads:
    try: print(t.get(timeout=1))
    except Exception: pass
    或者
    from multiprocessing import Pool
def f(x): print(x)  # FIRST
p = Pool(3) # SECOND
p.map(f, range(20))
    很好，我的意思是在 Unix 上很好。 Windows 有它自己的问题，我不会在这里讨论。

    在模块中使用池
    但是等等，还有更多(在你想导入到别处的模块中使用池)!
    如果在函数内定义池，则没有问题。 但是如果你在模块中使用 Pool 对象作为全局变量，它必须定义在页面底部，而不是顶部 .尽管这与大多数好的代码风格背道而驰，但它是功能所必需的。使用在页面顶部声明的池的方法是仅将其与从其他模块导入的函数一起使用，如下所示:
    from multiprocessing import Pool
from other_module import f
p = Pool(3)
p.map(f, range(20))
    从另一个模块导入预配置的池是非常可怕的，因为导入必须在你想在它上面运行的任何东西之后进行，如下所示:
    ### module.py ###
from multiprocessing import Pool
POOL = Pool(5)

### module2.py ###
def f(x):
    # Some function
from module import POOL
POOL.map(f, range(10))
    其次，如果您在正在导入的模块的全局范围内在池上运行任何内容，系统将挂起 .即这不起作用:
    ### module.py ###
from multiprocessing import Pool
def f(x): return x
p = Pool(1)
print(p.map(f, range(5)))

### module2.py ###
import module
    但是，这确实有效，只要没有导入 module2:
    ### module.py ###
from multiprocessing import Pool

def f(x): return x
p = Pool(1)
def run_pool(): print(p.map(f, range(5)))

### module2.py ###
import module
module.run_pool()
    现在，这背后的原因只是更奇怪，并且可能与问题中的代码只吐出一次属性错误的原因有关，之后似乎可以正确执行代码。似乎池线程(至少具有一定的可靠性)在执行后重新加载模块中的代码。

    关于python - 在终端和 Django 或 Flask 的代码模块中使用 python 多处理池，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/18947876/

    pythonDjangomultiprocessingcodePoolflask

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