Question

我正在尝试第一次使用多重处理，并且遇到了一些相当基本的问题。我在下面有一个玩具示例，其中两个进程将数据添加到列表中：

def add_process(all_nums_class, numbers_to_add):
    for number in numbers_to_add:
        all_nums_class.all_nums_list.append(number)

class AllNumsClass:
    def __init__(self):
        self.all_nums_list = []

all_nums_class = AllNumsClass()

p1 = Process(target=add_process, args=(all_nums_class, [1,3,5]))
p1.start()

p2 = Process(target=add_process, args=(all_nums_class, [2,4,6]))
p2.start()

all_nums_class.all_nums_list

我希望这些进程之间共享all_nums_class，以便它们都可以添加到其all_nums_list中-因此结果应该是

[1,2,3,4,5,6]

而不是我现在得到的是好旧的

[]

有人可以建议吗？我在名称空间上玩了一点，但还没有在这里使用。

我觉得最好在Jupyter笔记本电脑上这样做（以防万一）。

Answer 1

您可以使用多处理Queue or a Pipe在进程之间共享数据。队列既是线程安全的，又是进程安全的。使用管道时，您必须更加小心，因为如果两个进程（或线程）尝试同时从管道的同一端读取或写入管道，则管道中的数据可能会损坏。当然，同时使用管道的不同末端的过程不会造成损坏的风险。

当前，您的实现产生两个单独的进程，每个进程均具有自己的自己 self.all_nums_list。因此，您实际上生成了AllNumsClass的三个对象：一个在主程序中，一个在p1中，一个在p2中。由于进程是独立的，并且不共享相同的内存空间，因此它们可以正确地追加，但是对于每个进程，它们都可以追加到自己的self.all_nums_list中。这就是为什么在主程序中打印all_nums_class.all_nums_list时要打印主进程的self.all_nums_list，这是一个空列表。要共享数据并使进程附加到同一列表，我建议使用队列。

使用队列和流程的示例

import multiprocessing as mp

def add_process(queue, numbers_to_add):
    for number in numbers_to_add:
        queue.put(number)

class AllNumsClass:
    def __init__(self):
        self.queue = mp.Queue()
    def get_queue(self):
        return self.queue

if __name__ == '__main__':

    all_nums_class = AllNumsClass()

    processes = []
    p1 = mp.Process(target=add_process, args=(all_nums_class.get_queue(), [1,3,5]))
    p2 = mp.Process(target=add_process, args=(all_nums_class.get_queue(), [2,4,6]))

    processes.append(p1)
    processes.append(p2)
    for p in processes:
        p.start()
    for p in processes:
        p.join()

    output = [] 
    while all_nums_class.get_queue().qsize() > 0:
        output.append(all_nums_class.get_queue().get())
    print(output)

此实现是异步，因为它没有按顺序应用。每次运行它，您可能会得到不同的输出。

示例输出

[1、2、3、5、4、6]

[1、3、5、2、4、6]

[2，4，6，1，1，3，5]

[2，1，4，3，5，6]

维护结果的有序列表或无序列表的更简单方法是使用mp.Pool类。具体来说，Pool.apply和Pool.apply_async函数。 Pool.apply将锁定主程序，直到所有进程完成为止，如果我们要为特定应用程序以特定顺序获取结果，这将非常有用。相反，Pool.apply_async将立即提交所有过程，并在完成后立即检索结果。另一个不同之处是，我们需要在get调用之后使用Pool.apply_async方法，以获取完成的过程的返回值。

Python多处理：在进程之间共享数据

1 个答案: