Question

我正在尝试学习Python 3中的多处理模块。我的玩具问题是在Lennard-Jones潜力中的粒子轨迹的Euler积分，我在下面的代码块中添加了它。

当mpSwich为False时，函数Integrate将在当前进程中运行，代码将按预期执行。否则Integrate在子进程中运行，脚本挂起。当我使用调试器逐步执行此操作时，当我尝试使用results.update(outputQueue.get())从子进程中获取轨迹时，看起来像是挂起。我并不完全相信这是原因而不是挂起的症状，无论是哪种方式我都在努力解决问题的根源。我计划为一个时间步长值Dt运行子流程，然后并行地为多个Dt值运行。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import multiprocessing as mp

# calculate position and momentum
def Integrate(Dt, output):
    T = np.float64(100.0)
    N = np.int(T/Dt)
    q = np.zeros((N, 3))
    p = np.zeros((N, 3))
    q[0, :] = 1.9
    p[0, :] = -0.0001
    LJ = lambda x: x**-12 - 2.0*x**-6
    M = np.float64(45.0)

    # Euler method
    for nn in range(N - 1):
        q[nn + 1, :] = q[nn, :] + Dt*p[nn, :]        
        h = np.abs(q[nn + 1, :] - q[nn, :]) * np.ones(3)
        dphidq = (LJ(q[nn, :] + h) - LJ(q[nn, :] - h))/(2.0*h)    
        p[nn + 1, :] = p[nn, :] - Dt*dphidq/M

    # store results in queue
    outdict = {}
    outdict[Dt] = [q, p]
    output.put(outdict)

# manage simulation
mpSwitch = True
if mpSwitch:
    # launch process to perform simulation
    if __name__ == '__main__':
        outputQueue = mp.Queue()
        p = mp.Process(target = Integrate, args = (np.float64(0.001), outputQueue))
        p.start()

        results = {}
        results.update(outputQueue.get())

        p.join()
else:
    # perform simulation in current process
    outputQueue = mp.Queue()
    Integrate(np.float64(0.001), outputQueue)
    results = {}
    results.update(outputQueue.get())

#plot results
plt.figure(1)
plt.clf()
plt.title('Phase Diagram')
plt.plot(results[0.001][0][:, 0], results[0.001][1][:, 0], '.-')
plt.xlabel('Coordinate')
plt.ylabel('Momentum')

Answer 1

您是否尝试过使用concurrent.futures包中的ThreadPoolExecutor，看看是否可以为同一个示例重现行为？

Answer 2

这个问题对我来说是一个愚蠢的错误。这是一个范围问题，如果在if __name__ == '__main__'语句下移动绘图部分，则此代码似乎有效。

运行Process后获取队列条目时Python脚本挂起

2 个答案: