【问题标题】:python multiprocessing pool: how can I know when all the workers in the pool have finished?python多处理池:我怎么知道池中的所有工作人员何时完成?
【发布时间】:2015-07-30 18:03:35
【问题描述】:

我在 python 中运行一个多处理池,我有大约 2000 个任务,被映射到池中的 24 个工作人员。 每个任务都会根据一些数据分析和 Web 服务创建一个文件。

当池中的所有任务都完成后,我想运行一个新任务。如何判断池中的所有进程何时完成?

【问题讨论】:

    标签: python multiprocessing pool


    【解决方案1】:

    您想使用the join method,它会阻止主进程线程向前移动,直到所有子进程结束:

    阻塞调用线程,直到调用 join() 方法的进程终止或直到发生可选超时。

    from multiprocessing import Process
    
    def f(name):
        print 'hello', name
    
    if __name__ == '__main__':
        processes = []
        for i in range(10):
            p = Process(target=f, args=('bob',))
            processes.append(p)
    
        for p in processes:
            p.start()
            p.join()
    
         # only get here once all processes have finished.
         print('finished!')
    

    编辑:

    使用join with pools

        pool = Pool(processes=4)  # start 4 worker processes
        result = pool.apply_async(f, (10,))  # do some work
        pool.close()
        pool.join()  # block at this line until all processes are done
        print("completed")
    

    【讨论】:

    • 谢谢,但我问的是池方法:在哪里让多处理自动启动进程。你怎么能在游泳池里做这个“加入”的把戏?
    • 好的更新答案。您只需在 pool 实例上调用 join()
    • 请注意,您需要先调用pool.close()pool.terminate(),然后才能调用pool.join(),因此上面的示例实际上并不起作用。另请注意,如果您以后不再需要使用池,则使用join() 告知工作何时完成只是一个可行的选择,因为它需要关闭或终止池。
    • 如果您希望进程并行运行,您需要先在所有进程上调用 start(),然后再调用 join。
    • 这个接受的答案NOT并行运行,因此不是一个有效的答案。
    【解决方案2】:

    您可以使用ApplyResult 对象的wait() 方法(这是pool.apply_async 返回的内容)。

    import multiprocessing
    
    def create_file(i):
        open(f'{i}.txt', 'a').close()
    
    if __name__ == '__main__':
        # The default for n_processes is the detected number of CPUs
        with multiprocessing.Pool() as pool:
    
            # Launch the first round of tasks, building a list of ApplyResult objects
            results = [pool.apply_async(create_file, (i,)) for i in range(50)]
        
            # Wait for every task to finish
            [result.wait() for result in results]
    
            # {start your next task... the pool is still available}
    
        # {when you reach here, the pool is closed}
    

    即使您计划再次使用您的池并且不想关闭它,此方法仍然有效 - 例如,您可能希望在算法的下一次迭代中保留它。使用 with 语句或使用完后手动调用 pool.close(),否则会发生不好的事情。

    【讨论】:

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