Python 中的 ProcessPoolExecutor 和 Lock答案

【问题标题】：ProcessPoolExecutor and Lock in PythonPython 中的 ProcessPoolExecutor 和 Lock
【发布时间】：2016-05-25 11:28:30
【问题描述】：

我正在尝试将 concurrent.futures.ProcessPoolExecutor 与 Locks 一起使用，但我遇到了运行时错误。（如果相关，我正在使用 Windows）

这是我的代码：

import multiprocessing
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

import time


def f(i, lock):
    with lock:
        print(i, 'hello')
        time.sleep(1)
        print(i, 'world')


def main():
    lock = multiprocessing.Lock()
    pool = ProcessPoolExecutor()
    futures = [pool.submit(f, num, lock) for num in range(3)]
    for future in futures:
        future.result()


if __name__ == '__main__':
    main()

这是我得到的错误：

    Traceback (most recent call last):
  File "F:\WinPython-64bit-3.4.3.2\python-3.4.3.amd64\Lib\multiprocessing\queues.py", line 242, in _feed
    obj = ForkingPickler.dumps(obj)
  File "F:\WinPython-64bit-3.4.3.2\python-3.4.3.amd64\Lib\multiprocessing\reduction.py", line 50, in dumps
    cls(buf, protocol).dump(obj)
  File "F:\WinPython-64bit-3.4.3.2\python-3.4.3.amd64\Lib\multiprocessing\synchronize.py", line 102, in __getstate__
    context.assert_spawning(self)
  File "F:\WinPython-64bit-3.4.3.2\python-3.4.3.amd64\Lib\multiprocessing\context.py", line 347, in assert_spawning
    ' through inheritance' % type(obj).__name__
RuntimeError: Lock objects should only be shared between processes through inheritance

奇怪的是，如果我用multiprocessing.Process 编写相同的代码，一切正常：

import multiprocessing

import time


def f(i, lock):
    with lock:
        print(i, 'hello')
        time.sleep(1)
        print(i, 'world')


def main():
    lock = multiprocessing.Lock()
    processes = [multiprocessing.Process(target=f, args=(i, lock)) for i in range(3)]
    for process in processes:
        process.start()
    for process in processes:
        process.join()



if __name__ == '__main__':
    main()

这行得通，我得到：

1 hello
1 world
0 hello
0 world
2 hello
2 world

【问题讨论】：

标签： python concurrency locking multiprocessing pool

【解决方案1】：

您需要使用Manager 并改用Manager.Lock()：

import multiprocessing
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

import time

def f(i, lock):
    with lock:
        print(i, 'hello')
        time.sleep(1)
        print(i, 'world')

def main():
    pool = ProcessPoolExecutor()
    m = multiprocessing.Manager()
    lock = m.Lock()
    futures = [pool.submit(f, num, lock) for num in range(3)]
    for future in futures:
        future.result()


if __name__ == '__main__':
    main()

结果：

% python locks.py
0 hello
0 world
1 hello
1 world
2 hello
2 world

【讨论】：

最好用Manager.Lock()解释为什么可以解决问题。
这是因为Manager.Lock()可以腌制而multiprocessing.Lock()不能腌制。

【解决方案2】：

我试验了它按预期工作的代码。我的理解是 Manager.Lock() 返回要获取的句柄（即 multiprocessing.managers.AcquirerProxy）。当它与关键字“with”一起使用时，它实际上锁定了除当前处理器之外的所有处理器，以便“with”范围内的代码片段充当单个处理。

【讨论】：