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众所周知,
pathos.multiprocessing
优于 Python 中的 multiprocessing
库,因为前者使用 dill
而不是 pickle
并且可以序列化更广泛的功能和其他东西。
但是当使用 pathos
将 pool.map()
结果写入文件时,就会出现一些麻烦。如果 ProcessPool
中的所有进程都按行将结果写入单个文件,它们会相互干扰同时写入一些行并破坏工作。在使用普通的 multiprocessing
包时,我能够让进程写入它们自己的单独文件,以当前进程 ID 命名,如下所示:
example_data = range(100)
def process_point(point):
output = "output-%d.gz" % mpp.current_process().pid
with gzip.open(output, "a+") as fout:
fout.write('%d\n' % point**2)
然后,这段代码运行良好:
import multiprocessing as mpp
pool = mpp.Pool(8)
pool.map(process_point, example_data)
但是这段代码没有:
from pathos import multiprocessing as mpp
pool = mpp.Pool(8)
pool.map(process_point, example_data)
并抛出AttributeError
:
---------------------------------------------------------------------------
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-10-a6fb174ec9a5> in <module>()
----> 1 pool.map(process_point, example_data)
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/processing-0.52_pathos-py2.7-linux-x86_64.egg/processing/pool.pyc in map(self, func, iterable, chunksize)
128 '''
129 assert self._state == RUN
--> 130 return self.mapAsync(func, iterable, chunksize).get()
131
132 def imap(self, func, iterable, chunksize=1):
/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/processing-0.52_pathos-py2.7-linux-x86_64.egg/processing/pool.pyc in get(self, timeout)
371 return self._value
372 else:
--> 373 raise self._value
374
375 def _set(self, i, obj):
AttributeError: 'module' object has no attribute 'current_process'
pathos
中没有current_process()
,我也找不到类似的东西。有什么想法吗?
最佳答案
我是 pathos
的作者。虽然您的答案适用于这种情况,但最好在 pathos
中使用 multiprocessing
的分支,它位于相当钝的位置:pathos.helpers.mp
.
这为您提供了与 multiprocessing
的一对一映射,但具有更好的序列化。因此,您将使用 pathos.helpers.mp.current_process
。
抱歉,它既没有记录又不明显……我应该至少改进这两个问题中的一个。
关于python - 与 pathos.multiprocessing 并行安全地写入文件,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32568514/
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