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我正在使用 pathos.multiprocessing 来并行化需要使用实例方法的程序。这是一个最小的工作示例:
import time
import numpy as np
from pathos.multiprocessing import Pool, ProcessingPool, ThreadingPool
class dummy(object):
def __init__(self, arg, key1=None, key2=-11):
np.random.seed(arg)
randnum = np.random.randint(0, 5)
print 'Sleeping {} seconds'.format(randnum)
time.sleep(randnum)
self.value = arg
self.more1 = key1
self.more2 = key2
args = [0, 10, 20, 33, 82]
keys = ['key1', 'key2']
k1val = ['car', 'borg', 'syria', 'aurora', 'libera']
k2val = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
allks = [dict(zip(keys, [k1val[i], k2val[i]])) for i in range(5)]
pool = ThreadingPool(4)
result = pool.map(dummy, args, k1val, k2val)
print [[r.value, r.more1, r.more2] for r in result]
打印的结果是(如预期的那样):
Sleeping 4 seconds
Sleeping 1 seconds
Sleeping 3 seconds
Sleeping 4 seconds
Sleeping 3 seconds
[[0, 'car', 'a'], [10, 'borg', 'b'], [20, 'syria', 'c'], [33, 'aurora', 'd'], [82, 'libera', 'e']]
但是,在调用 map
时,最后两个参数的顺序很重要,如果我这样做:
result2 = pool.map(dummy, args, k2val, k1val)
我得到:
[[0, 'a', 'car'], [10, 'b', 'borg'], [20, 'c', 'syria'], [33, 'd', 'aurora'], [82, 'e', 'libera']]
而我想获得与第一个结果相同的结果。该行为与 apply_async
kwds
在标准模块 multiprocessing
中可以执行的操作相同,即传递字典列表,其中在每个字典中键是关键字名称,项目是关键字参数(参见 allks
)。请注意,标准模块 multiprocessing
不能使用实例方法,因此甚至不满足最低要求。
暂定为: result = pool.map(dummy, args, kwds=allks) # 这不起作用
最佳答案
我是 pathos
的作者。是的,你找到了我知道需要一些工作的东西。目前,来自 ProcessPool
、ThreadPool
的 map
和 pipe
(即 apply
)方法,并且 ParallelPool
不能接受 kwds
- 您必须将它们作为 args
传递。但是,如果您使用 _ProcessPool
或 _ThreadPool
,那么您可以将 kwds
传递给它们的 map
并 apply
方法。pathos.pools
中以下划线开头的池实际上直接来自 multiprocess
,因此它们具有与 multiprocessing
中相同的 API(但具有更好的序列化,因此可以传递类方法等)。
>>> from pathos.pools import _ProcessPool
>>> from multiprocess.pool import Pool
>>> Pool is _ProcessPool
True
因此,对原始代码的编辑看起来像这样(来自 OP 的建议编辑):
>>> from pathos.pools import _ThreadPool
>>> pool = _ThreadPool(4)
>>>
[…]
>>> result = []
>>> def callback(x):
>>> result.append(x)
>>>
>>> for a, k in zip(args, allks):
>>> pool.apply_async(dummy, args=(a,), kwds=k, callback=callback)
>>>
>>> pool.close()
>>> pool.join()
关于python - 如何将关键字列表传递给 pathos.multiprocessing?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/39746758/
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