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Question

我正在尝试使用多处理来计算和生成绘图。在Linux上，下面的代码运行正常，但是在Mac（ML）上它没有正确运行，给出以下错误：

import multiprocessing
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import rpy2.robjects as robjects

def main():
    pool = multiprocessing.Pool()
    num_figs = 2
    # generate some random numbers
    input = zip(np.random.randint(10,1000,num_figs), 
                range(num_figs))

    pool.map(plot, input)

def plot(args):
    num, i = args
    fig = plt.figure()
    data = np.random.randn(num).cumsum()
    plt.plot(data)

main()

Rpy2是rpy2 == 2.3.1而R是2.13.2（我无法在任何mac上安装R 3.0和rpy2最新版本而不会出现分段错误。）

错误是：

The process has forked and you cannot use this CoreFoundation functionality safely. You MUST exec().
Break on __THE_PROCESS_HAS_FORKED_AND_YOU_CANNOT_USE_THIS_COREFOUNDATION_FUNCTIONALITY___YOU_MUST_EXEC__() to debug.
The process has forked and you cannot use this CoreFoundation functionality safely. You MUST exec().

我已经尽力了解问题是什么，没有运气。我的配置是：

Danials-MacBook-Pro:~ danialt$ brew --config
HOMEBREW_VERSION: 0.9.4
ORIGIN: https://github.com/mxcl/homebrew
HEAD: 705b5e133d8334cae66710fac1c14ed8f8713d6b
HOMEBREW_PREFIX: /usr/local
HOMEBREW_CELLAR: /usr/local/Cellar
CPU: dual-core 64-bit penryn
OS X: 10.8.3-x86_64
Xcode: 4.6.2
CLT: 4.6.0.0.1.1365549073
GCC-4.2: build 5666
LLVM-GCC: build 2336
Clang: 4.2 build 425
X11: 2.7.4 => /opt/X11
System Ruby: 1.8.7-358
Perl: /usr/bin/perl
Python: /usr/local/bin/python => /usr/local/Cellar/python/2.7.4/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/bin/python2.7
Ruby: /usr/bin/ruby => /System/Library/Frameworks/Ruby.framework/Versions/1.8/usr/bin/ruby

有什么想法吗？

Answer 1

当您在主线程外执行GUI操作时，Mac OS X上会出现此错误，这正是您通过将绘图功能转移到multiprocessing.Pool所做的事情（我想它在Windows上无法正常工作）同样的原因 - 因为Windows有相同的要求）。我可以想象它工作的唯一方法是使用池来生成数据，然后让主线程在循环中等待返回的数据（队列是我通常处理它的方式......）。

这是一个例子（认识到这可能没有你想做的事情 - 同时绘制所有数字？ - plt.show（）块，所以一次只绘制一个，我注意到你没有它在你的示例代码中 - 但没有我在屏幕上看不到任何内容 - 但是，如果我把它拿出来 - 没有阻塞也没有错误，因为所有GUI功能都发生在主线程中）：

import multiprocessing
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import rpy2.robjects as robjects

data_queue = multiprocessing.Queue()


def main():
    pool = multiprocessing.Pool()
    num_figs = 10

    # generate some random numbers
    input = zip(np.random.randint(10,10000,num_figs), range(num_figs))  
    pool.map(worker, input)

    figs_complete = 0
    while figs_complete < num_figs:
        data = data_queue.get()
        plt.figure()
        plt.plot(data)
        plt.show()
        figs_complete += 1

def worker(args):
    num, i = args
    data = np.random.randn(num).cumsum()
    data_queue.put(data)
    print('done ',i)

main()

希望这有帮助。

Answer 2

我的工作人员遇到了类似的问题，他正在加载一些数据，生成一个情节并将其保存到文件中。请注意，这与OP的情况略有不同，后者似乎是围绕交互式绘图。不过，我认为这是相关的。

我的代码的简化版本：

def worker(id):
    data = load_data(id)
    plot_data_to_file(data) # Generates a plot and saves it to a file.

def plot_something_parallel(ids):
    pool = multiprocessing.Pool()
    pool.map(worker, ids)

plot_something_parallel(ids=[1,2,3])

这引起了其他人提到的同样错误：

The process has forked and you cannot use this CoreFoundation functionality safely. You MUST exec().
Break on __THE_PROCESS_HAS_FORKED_AND_YOU_CANNOT_USE_THIS_COREFOUNDATION_FUNCTIONALITY___YOU_MUST_EXEC__() to debug.

按照@ bbbruce的思路，我通过将matplotlib后端从TKAgg切换到默认值来解决了我的问题。具体来说，我在matplotlibrc文件中注释掉了以下行：

#backend : TkAgg

Answer 3

这可能是特定于rpy2的。有报告称OS X和多处理here和there存在类似问题。

我认为使用初始化程序导入在场景中运行代码所需的包可以解决问题（multiprocessing-doc）。

Answer 4

我有一个类似的问题，发现只要在 if name == main：语句后之后，就可以在多处理中将start方法设置为使用forkserver起作用。

if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.set_start_method('forkserver')
    first_process = multiprocessing.Process(target = targetOne)
    second_process = multiprocessing.Process(target = targetTwo)
    first_process.start()
    second_process.start()

Answer 5

尝试将matplotlib升级到3.0.3：

pip3 install matplotlib --upgrade

然后一切正常。

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昨天，我的多进程绘图可在MacBook Air上使用。但是明天早上不能使用相同的代码在MacBook Pro上工作，并显示许多代码：

The process has forked and you cannot use this CoreFoundation functionality safely. You MUST exec().
Break on __THE_PROCESS_HAS_FORKED_AND_YOU_CANNOT_USE_THIS_COREFOUNDATION_FUNCTIONALITY___YOU_MUST_EXEC__() to debug.
The process has forked and you cannot use this CoreFoundation functionality safely. You MUST exec().

它们都使用第四代Intel CPU（带空气的i5-4xxx和带pro的i7-4xxx）。因此，如果硬件没有区别，那么必须在软件上。

所以我只是尝试在MacBook Pro（原本为3.0.1）上将matplot更新为3.0.3，一切正常。

此外，无需再执行pool.apply_async。

使用多处理时，Python rpy2和matplotlib会发生冲突

5 个答案:

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