多進程共享變量和獲得結(jié)果

由于工程需求，要使用多線程來跑一個程序。但是因為聽說python的多線程是假的，于是使用多進程，反正任務(wù)需要共享的參數(shù)少。

查閱資料，發(fā)現(xiàn)實現(xiàn)多進程主要使用Multiprocessing，有兩種方式，一種是Process，另一種是Pool。

p = Process(target=fun,args=(args))

再通過p.start()來啟動一個子進程，通過p.join()方法來使得子進程運行結(jié)束后再執(zhí)行父進程。

但是這樣很煩，還要寫個for 循環(huán)來開n個線程和join。

于是推薦用Pool。它可以開一個固定大小的進程池，然后每個線程執(zhí)行apply_async()函數(shù)調(diào)用要執(zhí)行的函數(shù)，最后再close和join。

代碼如下：

pathm=Manager().Queue(len(pathlist))
for d in pathlist:
 pathm.put(d)
p=Pool(cp.threads)
results=[]
for i in range(cp.threads):
 temp=p.apply_async(ProcessWorker,args=(i,pathm,cp))
 results.append(temp)
print 'Waiting for all subprocesses done...'
p.close()
p.join()
print 'All subprocesses finish Processing.'
results=[r.get() for r in results]

上面的代碼演示了如何使用pool多進程，如何在Pool里的進程之間共享變量pathm，以及如何獲得進程函數(shù)執(zhí)行的結(jié)果。需要注意的是，ProcessWorker必須是個無界的函數(shù)，否則報錯該函數(shù)無法被pickle從而不能分配到各個進程。

cPickle.PicklingError: Can't pickle <type 'instancemethod'>: attribute lookup __builtin__.instancemethod failed

有界函數(shù)和python的多進程機制

從上面引申到了一個概念，就是有界函數(shù)無界函數(shù)的概念。

查閱資料之后我總結(jié)如下：

有界函數(shù)是包在一個類中，并且只有當(dāng)類被實例化之后才能使用的函數(shù)，它的界就是這個實例。我們常常把這些函數(shù)稱為類方法。例如以self為參數(shù)的類方法。

無界函數(shù)可以是沒有被包在類中的函數(shù)，也可以是類中的靜態(tài)方法，它們跟類是獨立的。如類中的靜態(tài)方法，它即使在某個類中被定義，但是不能訪問類中的參數(shù)和其他方法。

python多進程的機制應(yīng)該是把每個進程要調(diào)用的方法和傳入的參數(shù)（如上面例子中的ProcessWorker）編譯然后打包，然后復(fù)制到每個進程中執(zhí)行。如果輸入的是一個有界函數(shù)，那么它的參數(shù)應(yīng)該是它所屬的類（包括參數(shù)和方法），但是這是無法獲得的，而且類屬性和方法可能會有坑，導(dǎo)致難以打包。所以python限定了多進程要調(diào)用的函數(shù)不能是類方法。

我們要把多進程調(diào)用的函數(shù)放到類外面，或者變成靜態(tài)函數(shù)。但是靜態(tài)函數(shù)的話不能被所屬的類的方法調(diào)用（self.ProcessWorker的形式），需要在外部調(diào)用，如mc=MyClass(),mc.ProcessWorker來調(diào)用，或者MyClass().ProcessWorker來調(diào)用。

以上這篇基于python的多進程共享變量正確打開方式就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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