我的 Python 多进程显然不是独立的答案

【问题标题】：my Python multiprocesses are apparently not independent我的 Python 多进程显然不是独立的
【发布时间】：2020-12-29 20:38:00
【问题描述】：

我对 python 并行化有一个非常具体的问题，让我们看看能否解释一下，

我想使用多处理库执行函数foo() 进行并行化。

# Creation of the n processes, in this case 4, and start it
threads = [multiprocessing.Process(target=foo, args=(i)) for i in range(n)]
for th in threads:
    th.start()

foo() 函数是一个递归函数，它深入探索一棵树，直到发生一个特定事件。根据它在树中扩展的方式，此事件可以在几个步骤中发生，例如 5 甚至数百万。树节点是一组元素，在每个步骤中，我使用 rand_element = random.sample(node.set_of_elements,1)[0] 从该集合中选择一个随机元素，并相应地对它们进行递归调用，即两个不同的随机元素具有不同的树路径。

问题在于，由于某些未知原因，这些进程显然不能独立运行。例如，如果我并行运行 4 个进程，有时它们会返回此结果。

1, Number of steps: 5
2, Number of steps: 5
3, Number of steps: 5
4, Number of steps: 5

也就是说，所有的过程都走“好路”，并以极少的步骤结束。另一方面，其他时候它会返回 this。

1, Number of steps: 6516
2, Number of steps: 8463
3, Number of steps: 46114
4, Number of steps: 56312

也就是说，所有的进程都走“坏路”。我还没有一次执行，其中至少有一个走“好路”，其余的走“坏路”。

如果我顺序运行foo() 多次，超过一半的执行以不到5000 步结束，但在并发时我看不到这个比例，所有进程要么快要么慢地结束。怎么可能？

很抱歉，如果我不能为您提供有关程序和执行的更准确的详细信息，但这里太大太复杂无法解释。

【问题讨论】：

您可能对random 伪随机值有一些问题。我建议打印他们选择的节点，看看是否有某种模式。如果是这种情况，使用当前时间（以微秒为单位）乘以进程数应该为每个进程提供一个唯一的种子。请记住，在这种情况下，只有时间可能相等或可能不相等（这就是我乘以进程数的原因）。
谢谢你的回答，我用多个种子试过了，我刚试过你提到的这个，结果是一样的，所有的过程都走相同的路径。你看到多进程的创建和启动好吗？
我觉得还不错。

标签： python random parallel-processing process multiprocessing

【解决方案1】：

我找到了解决办法，我把它贴出来以防有人觉得它有帮助

问题是在foo() 内部的某个时刻，我使用了my_set.pop() 方法而不是set.remove(random.sample (my_set, 1) [0])。第一个 my_set.pop() 实际上并不返回随机元素。在 Python 3.6 中，集合有一个像列表一样的具体顺序，关键是建立的顺序是随机生成的，因此，要返回一个（伪）随机元素，my_set.pop() 方法总是返回第一个元素。问题是，在我的例子中，所有进程共享该顺序，因此my_set.pop() 在所有进程中返回相同的第一个元素。

【讨论】：

你应该注意我的回答。

【解决方案2】：

如果您的程序关心项目顺序（例如 random.sample() 所做的那样），您应该使用 collections.OrderedDict（或其他有序数据结构）而不是 set。即使在 Python 3.7 中，sets 也是 documented as unordered collections，因此如果插入或枚举项的顺序对您的程序很重要，则不应使用它们。

使用set，您不应期望以任何特定顺序插入或枚举项目，即使是以伪随机顺序。

另见：

【讨论】：