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python - 多处理 apply_async() 在 Ubuntu 上不起作用

转载 作者:太空狗 更新时间:2023-10-30 01:53:44 25 4
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我在 Mac OS X 和 Ubuntu 14.04 上将此代码作为 CherryPy Web 服务运行。通过在 python3 上使用 multiprocessing,我想以异步方式在 Process Pool 中启动静态方法 worker()

相同的代码在 Mac OS X 上完美运行,在 Ubuntu 14.04 中 worker() 无法运行。 IE。通过调试 POST 方法中的代码,我可以看到每一行都已执行 - 来自

reqid = str(uuid.uuid4())

return handle_error(202, "Request ID: " + reqid)

在 Ubuntu 14.04 中启动相同的代码,它不运行 worker() 方法,甚至不运行方法顶部的 print() (这将被记录)。

相关代码如下(我只省略了handle_error()方法):

import cherrypy
import json
from lib import get_parameters, handle_error
from multiprocessing import Pool
import os
from pymatbridge import Matlab
import requests
import shutil
import uuid
from xml.etree import ElementTree

class Schedule(object):
exposed = True

def __init__(self, mlab_path, pool):
self.mlab_path = mlab_path
self.pool = pool

def POST(self, *paths, **params):

if validate(cherrypy.request.headers):

try:
reqid = str(uuid.uuid4())
path = os.path.join("results", reqid)
os.makedirs(path)
wargs = [(self.mlab_path, reqid)]
self.pool.apply_async(Schedule.worker, wargs)

return handle_error(202, "Request ID: " + reqid)
except:
return handle_error(500, "Internal Server Error")
else:
return handle_error(401, "Unauthorized")

#### this is not executed ####
@staticmethod
def worker(args):

mlab_path, reqid = args
mlab = Matlab(executable=mlab_path)
mlab.start()

mlab.run_code("cd mlab")
mlab.run_code("sched")
a = mlab.get_variable("a")

mlab.stop()

return reqid

####

# to start the Web Service
if __name__ == "__main__":

# start Web Service with some configuration
global_conf = {
"global": {
"server.environment": "production",
"engine.autoreload.on": True,
"engine.autoreload.frequency": 5,
"server.socket_host": "0.0.0.0",
"log.screen": False,
"log.access_file": "site.log",
"log.error_file": "site.log",
"server.socket_port": 8084
}
}
cherrypy.config.update(global_conf)
conf = {
"/": {
"request.dispatch": cherrypy.dispatch.MethodDispatcher(),
"tools.encode.debug": True,
"request.show_tracebacks": False
}
}

pool = Pool(3)

cherrypy.tree.mount(Schedule('matlab', pool), "/sched", conf)

# activate signal handler
if hasattr(cherrypy.engine, "signal_handler"):
cherrypy.engine.signal_handler.subscribe()

# start serving pages
cherrypy.engine.start()
cherrypy.engine.block()

最佳答案

您的逻辑对您隐瞒了问题。 apply_async 方法返回 AsyncResult对象,它充当您刚刚安排的异步任务的处理程序。当您忽略计划任务的结果时,整个事情看起来像是“无声地失败”。

如果您尝试从该任务中获取结果,您就会发现真正的问题。

handler = self.pool.apply_async(Schedule.worker, wargs)
handler.get()

... traceback here ...
cPickle.PicklingError: Can't pickle <type 'function'>: attribute lookup __builtin__.function failed

简而言之,您必须确保传递给 Pool 的参数是 Picklable .

如果实例和类方法所属的对象/类也是可腌制的,则它们是可腌制的。静态方法不可 picklable,因为它们失去了与对象本身的关联,因此 pickle 库无法正确序列化它们。

一般而言,最好避免将 multiprocessing.Pool 调度到与顶级定义函数不同的任何内容。

关于python - 多处理 apply_async() 在 Ubuntu 上不起作用,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/36822292/

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