Question

我正在使用一个名为Abaqus / CAE ¹的商业应用程序，内置Python 2.6解释器和API。我已经开发了一个长期运行的脚本，我尝试使用Python的multiprocessing模块分成同时独立的任务。然而，一旦产生过程就会挂起。

脚本本身使用仅通过Abaqus的专有cae模块可用的各种对象/方法，只能通过首先启动与Abaqus / CAE捆绑的Python来加载，然后执行我的脚本Python＆＃39; execfile。

为了尝试使多处理工作，我尝试运行一个避免访问任何Abaqus对象的脚本，而只是执行计算并将结果打印到文件²。这样，我可以从常规系统Python安装以及与Abaqus捆绑在一起的Python运行相同的脚本。

使用以下任一方法从命令行运行时，下面的示例代码按预期工作：

C:\some\path>python multi.py         # <-- Using system Python
C:\some\path>abaqus python multi.py  # <-- Using Python bundled with Abaqus

这会生成新进程，每个进程都会运行该函数并按预期将结果写入文件。但是，当使用以下命令从Abaqus / CAE Python环境调用时：

abaqus cae noGUI=multi.py

然后Abaqus将启动，自动导入自己的专有模块，然后使用以下命令执行我的文件：

execfile("multi.py", __main__.__dict__)

全局命名空间arg __main__.__dict__由Abaqus设置。然后，Abaqus成功检查每个流程的许可证，生成新流程，以及......就是这样。这些进程已创建，但它们都挂起并且什么都不做。没有错误消息。

可能导致挂断的原因，我该如何解决？是否有必须设置的环境变量？是否有其他商业系统使用类似的程序，我可以从中学习/模仿？

请注意，Python 2.6标准库中必须提供任何解决方案。

系统详细信息：Windows 10 64位，Python 2.6，Abaqus / CAE 6.12或6.14

示例测试脚本：

# multi.py
import multiprocessing
import time

def fib(n):
    a,b = 0,1
    for i in range(n):
        a, b = a+b, a
    return a

def workerfunc(num):
    fname = ''.join(('worker_', str(num), '.txt'))
    with open(fname, 'w') as f:
        f.write('Starting Worker {0}\n'.format(num))
        count = 0
        while count < 1000:  # <-- Repeat a bunch of times.
            count += 1
            a=fib(20)
        line = ''.join((str(a), '\n'))
        f.write(line)
        f.write('End Worker {0}\n'.format(num))

if __name__ == '__main__':
    jobs = []
    for i in range(2):       # <-- Setting the number of processes manually
        p = multiprocessing.Process(target=workerfunc, args=(i,))
        jobs.append(p)
        print 'starting', p
        p.start()
        print 'done starting', p
    for j in jobs:
        print 'joining', j
        j.join()
        print 'done joining', j

_{¹众所周知的有限元分析包}

_{²该脚本是fib()相当标准的Python函数和PyMOTW}

Answer 1

我必须写一个答案，因为我还不能发表评论。

我能想象的一个原因是python多处理使用它自己的非共享内存产生了一个全新的进程。因此，如果您在脚本中创建一个对象，则启动一个新进程，该新进程包含一个内存副本，并且您有两个可以进入不同方向的对象。当原始python进程中存在一些abaqus（我怀疑）时，它也会被复制，这个副本可能会产生这种行为。

作为一种解决方案，我认为你可以extend python with C（能够在一个进程中使用多个核心）并在那里使用线程。

Answer 2

只是想说我遇到了这个问题。我目前的解决方案是划分我的脚本。如果您尝试在给定模型上运行参数扫描，或在同一模型上运行几何变体等，这可能对您有用。

我首先生成脚本来完成建模过程的每个部分：

使用CAE / Python生成输入文件。
提取我想要的数据并将其放入文本文件中。

通过这些创建，我使用文本替换来快速生成每种类型的N个python脚本，每个我感兴趣的离散参数集一个。

然后我在Python中编写了一个并行处理工具，将多个Abaqus实例作为子进程调用。这样做如下：

通过subprocess.call为每个模型生成脚本调用CAE。该脚本允许您选择一次运行多少个实例，以防止您在服务器上获取每个许可证。
使用相同的生成模型执行Abaqus解算器，每个作业的核心参数和使用的核心总数。
使用与1相同的过程提取数据。

在生成模型时反复签出CAE许可证会有一些开销，但在我的测试中，能够同时生成10个以上输入文件的好处远远超过它。

如果您认为上述流程对您的应用程序有所帮助，我可以在Github上添加一些脚本。

干杯，森

来自Abaqus / CAE的Python多处理

2 个答案: