Python 多处理，进程和池的区别，数据的 pickle

Question

我想知道启动工作池以并行管理任务或启动单个进程在 pickle 和分配作业方​​面有什么区别。

我有一个任务(这里是 do_my_job)，它的对象不能被 pickle。因此，我无法启动一个工作池来并行执行任务。以下代码段不起作用，其中 iterator 迭代 do_my_job 的不同参数设置:

import multiprocessing as multip

mpool = multip.Pool(ncores)
mpool.map(do_my_job, iterator)
mpool.close()
mpool.join()

然而，以下代码片段确实有效:

import time
import multiprocessing as multip

keep_running=True
process_list = []

while len(process_list)>0 or keep_running:

    terminated_procs = []
    for idx, proc in enumerate(process_list):

        if not proc.is_alive():
            terminated_procs.append(idx)

    for terminated_proc in terminated_procs:
        process_list.pop(terminated_proc)

    if len(process_list) < ncores and keep_running:
        try:
            task = iterator.next()
            proc = multip.Process(target=do_my_job,
                                                   args=(task,))

            proc.start()
            process_list.append(proc)
        except StopIteration:
            keep_running=False


    time.sleep(0.1)

在后一种情况下，我的工作是如何分配给各个流程的？在流程开始之前，是否没有 pickle 任务和所有相关对象的步骤？如果不是，任务和对象如何传递给新流程？

Answer 1

当您fork 一个新进程时，子进程将继承其父进程的数据。因此，如果父级在 fork 之前定义了一个变量，则子级将能够看到它，就像它是自己的变量一样。在 fork 系统调用之后，子进程和父进程应该使用一些 IPC 在它们之间共享数据。 当您创建一个 Pool 时，您将 fork N 个进程，然后，当您调用 map 时，您将数据传递给它们。但是，因为进程已经 fork 了，所以共享此数据的唯一方法是使用涉及“pickling”对象的 IPC。在后一种情况下，您在创建数据后 进行 fork ，因此子进程能够像访问它自己的地方一样访问它。 我认为您能做的最好的事情就是让您的对象“可拾取”。