Question

我正在使用Python的multiprocessing.Manager来共享对一个进程将生成而其他进程将查看的数据集的访问权限。但是，我遇到的问题是manager.dict()返回的dict代理不支持iteritems()。

我可以迭代items()，但这意味着构建dict中所有项目的新元组，这是一个很大的数字。有没有办法在不构建中间列表/元组的情况下完成它，因此只使用一定量的额外内存？

注意：如果解决方案要求生成过程暂停迭代，则可以。

Answer 1

您可以迭代keys()以减少内存占用。您必须防止被删除的密钥。

否则，这里有一个示例，它有两种不同的方式可以让您遍历dict中的项目。此示例中的iteritems()方法仅适用于创建管理器对象的进程和管理器对象创建的子进程。这是因为需要管理器对象来创建新代理，而其他进程无法访问它。 iteritems2()方法适用于其他进程，因为它不依赖于在这些进程中创建新代理。

import multiprocessing as mp
import multiprocessing.managers

class mydict(dict):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        dict.__init__(self, *args, **kwargs)
        self.iters = {}

    def iteritems(self):
        print "iteritems", mp.current_process()
        return dict.iteritems(self)

    def _iteritems_start(self):
        print "_iteritems_start", mp.current_process()
        i = dict.iteritems(self)
        self.iters[id(i)] = i
        return id(i)

    def _iteritems_next(self, iter_id):
        try:
            return self.iters[iter_id].next()
        except StopIteration:
            del self.iters[iter_id]
            return None

class mydict_proxy(mp.managers.DictProxy):
    def iteritems(self):
        print "iteritems proxy", mp.current_process()
        return self._callmethod("iteritems")

    def iteritems2(self):
        print "iteritems2 proxy", mp.current_process()
        iter_id = self._callmethod("_iteritems_start")
        def generator():
            while True:
                a = self._callmethod("_iteritems_next", 
                             (iter_id,))
                if a == None:
                    return
                yield a
        return generator()

    _method_to_typeid_ = { "iteritems": "Iterator" }
    _exposed_ = mp.managers.DictProxy._exposed_
    _exposed_ += ("iteritems", "_iteritems_start", "_iteritems_next")

class mymanager(mp.managers.BaseManager):
    pass
mymanager.register("mydict", mydict, mydict_proxy)
mymanager.register("Iterator", proxytype = mp.managers.IteratorProxy,
           create_method = False)

def other(d):
    for k, v in d.iteritems2():
        d[k] = v.lower()
    for k, v in d.iteritems():
        d[k] = ord(v)

def main():
    manager = mymanager()
    manager.start()
    d = manager.mydict(list(enumerate("ABCDEFGHIJKLMNOP")))
    for (k, v) in d.iteritems():
        print k, v
    proc = mp.Process(target = other, args = (d,))
    proc.start()
    proc.join()
    for (k, v) in d.iteritems():
        print k, v

if __name__ == "__main__":
    main()

请注意，尽管此代码可能会提高内存效率，但它可能会慢得多。

Answer 2

您可以使用SyncManager类注册自己的类型。然后，您可以实现该类型的方法，例如仅从字典中获取有限数量的项目。

这是一个让你入门的例子：

import multiprocessing
from multiprocessing import managers


class TakerDict(dict):
    """Like a dict, but allows taking a limited number of items."""

    def take(self, items=1):
        """Take the first `items` items."""
        return [item for _, item in zip(range(items), self.items())]


# NOTE: add other dict methods to the tuple if you need them.
TakerProxy = managers.MakeProxyType('TakerProxy', ('take',))

managers.SyncManager.register('taker', TakerDict, TakerProxy)


if __name__ == '__main__':
    manager = multiprocessing.Manager()
    taker = manager.taker()
    # in other processes, use e.g. taker.take(5)

因此，为了限制内存使用，您必须重复调用管理器进程以获取下一批元素。

但是，要做到这一点，你的dict必须支持索引（所以你可以从特定的偏移量恢复）。由于您无法访问dict中元素的基础顺序，因此最好使用列表（例如manager.list()）。然后在您的子流程中，请求列表的len()，并通过切片索引以获得适当大小的批处理 - 您不需要为此注册任何代理类型。

Answer 3

iteritems()用于 ~~list~~ dict。你可以使用for循环。或者您可以说sorted()将返回排序列表中的键，然后迭代该列表并执行dict[key]。希望有所帮助。如果有更好的方法。请与我分享。我很想知道。

如何在Python中迭代dict代理？

3 个答案: