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def content_generator(applications, dict):
for app in applications:
yield(app, dict[app])
with open('abc.pickle', 'r') as f:
very_large_dict = pickle.load(f)
all_applications = set(very_large_dict.keys())
pool = multiprocessing.Pool()
for result in pool.imap_unordered(func_process_application, content_generator(all_applications, very_large_dict)):
do some aggregation on result
我有一个非常大的字典,它的键是字符串(应用程序名称),值是关于应用程序的信息。由于应用程序是独立的,所以我想使用多处理来并行处理它们。当字典不是那么大时并行化工作,但当字典太大时所有 python 进程都被杀死。我使用 dmesg
检查出了什么问题,发现由于机器内存不足,它们被杀死了。我在pool进程运行的时候做了top
,发现它们都占用了相同数量的常驻内存(resident memory,RES),都是3.4G。这让我感到困惑,因为它似乎已将整个词典复制到生成的进程中。我以为我分解了字典并通过仅生成 dict[app]
而不是 dict
来仅传递与生成的进程相关的内容。对我做错了什么有什么想法吗?
最佳答案
评论变得无法跟进,所以我在这里粘贴我的重要评论:
在 Linux-y 系统上,新进程由 fork()
创建,因此在创建它们时获取整个父进程地址空间的副本。它是“写时复制”,因此更像是“虚拟”副本而不是“真实”副本,但仍然...... ;-) 首先,在创建巨型数据之前尝试创建你的 Pool
结构。然后子进程将继承一个小得多的地址空间。
然后是一些问题的答案:
so in python 2.7, there is no way to spawn a new process?
在 Linux-y 系统上,没有。在 Python 3.4 中首次添加了对它们使用“spawn”的能力。在 Windows 系统上,“spawn”一直是唯一的选择(Windows 上没有 fork()
)。
The big dictionary is passed in to a function as an argument and I could only create the pool inside this function. How would I be able to create the pool before the big dictionary
就这么简单:让这两行成为你程序的前两行:
import multiprocessing
pool = multiprocessing.Pool()
您可以随时创建池(只要它在您实际使用之前某个时间存在),工作进程将当时继承整个地址空间 Pool
构造函数被调用。
如果你不在字典创建后对其进行修改,请尝试改用它:
def content_generator(dict):
for app in dict:
yield app, dict[app]
那样的话,您也不必具体化一大组 key 。或者,甚至更好(如果可能),跳过所有这些并直接迭代项目:
for result in pool.imap_unordered(func_process_application, very_large_dict.iteritems()):
关于python multiprocessing.pool.map,将参数传递给生成的进程,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38383981/
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