使用多处理保存多个 matplotlib 图形

Question

我有一个代码，它从名为 001.txt、002.txt、...、411.​​txt 的多个文件中读取数据。我想从每个文件中读取数据，绘制它们，并保存为 001.jpg、002.jpg、...、411.​​jpg。

我可以通过循环文件来做到这一点，但我想使用多进程模块来加快速度。
但是，当我使用下面的代码时，计算机挂起 - 我无法单击任何内容，但鼠标移动，声音继续。然后我必须关闭计算机。

我显然误用了 matplotlib 的多进程模块。我使用了与以下代码非常相似的东西来实际生成数据，并毫无问题地保存到文本文件中。我错过了什么？

    import multiprocessing

    def do_plot(number):
        fig = figure(number)

        a, b = random.sample(range(1,9999),1000), random.sample(range(1,9999),1000)
        # generate random data
        scatter(a, b)

        savefig("%03d" % (number,) + ".jpg")
        print "Done ", number
        close()



    for i in (0, 1, 2, 3):
        jobs = []
    #    for j in chunk:
        p = multiprocessing.Process(target = do_plot, args = (i,))
        jobs.append(p)
        p.start()
    p.join()

Answer 1

使用multiprocessing最重要的是只为主进程运行模块的主代码。这可以通过测试if __name__ == '__main__'来实现，如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy.random as random
from multiprocessing import Pool


def do_plot(number):
    fig = plt.figure(number)

    a = random.sample(1000)
    b = random.sample(1000)

    # generate random data
    plt.scatter(a, b)

    plt.savefig("%03d.jpg" % (number,))
    plt.close()

    print("Done ", number)


if __name__ == '__main__':
    pool = Pool()
    pool.map(do_plot, range(4))

另请注意，我用进程池替换了单独进程的创建（它可以更好地扩展到许多图片，因为它只使用与可用内核一样多的进程）。