Question

我是多处理新手

我已经为两个“强烈推荐”的多处理示例运行了示例代码，以响应其他stackoverflow多处理问题。这是一个例子（我不敢再跑了！）

test2.py （从pydev运行）

import multiprocessing

class MyFancyClass(object):

    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def do_something(self):
        proc_name = multiprocessing.current_process().name
        print(proc_name, self.name)


def worker(q):
    obj = q.get()
    obj.do_something()



queue = multiprocessing.Queue()

p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(queue,))
p.start()

queue.put(MyFancyClass('Fancy Dan'))

# Wait for the worker to finish
queue.close()
queue.join_thread()
p.join()

当我运行这个时，我的计算机很快就会慢下来。它逐渐变慢。过了一段时间，我设法进入任务管理器只看到进程选项卡下的许多许多python.exe。在尝试结束某些过程后，我的鼠标停止移动。这是我第二次被迫重启。
我太害怕尝试第三个例子......

运行 - 英特尔（R）酷睿（TM）i7 CPU 870 @ 2.93GHz（8个CPU），win7 64上约2.9GHz

如果有人知道问题是什么，并且可以提供一个非常简单的多处理示例（发送字符串也是一个多进程，更改它并将其发送回打印）我将非常感激。

Answer 1

来自the docs：

确保新模块可以安全地导入主模块口译员没有引起意外的副作用（这样的开始a 新进程）。

因此，在Windows上，您必须将代码包装在

中

if __name__=='__main__':

块。

例如，这会向工作进程发送一个字符串，字符串被反转，结果由主进程打印：

import multiprocessing as mp

def worker(inq,outq):
    obj = inq.get()
    obj = obj[::-1]
    outq.put(obj)

if __name__=='__main__':
    inq = mp.Queue()
    outq = mp.Queue()

    p = mp.Process(target=worker, args=(inq,outq))
    p.start()

    inq.put('Fancy Dan')

    # Wait for the worker to finish
    p.join()
    result = outq.get()
    print(result)

Answer 2

由于multiprocessing在Windows上的工作方式（子进程导入__main__模块），__main__模块在导入时实际上无法运行任何内容 - 任何直接运行时应执行的代码必须受if __name__ == '__main__'成语保护。您更正后的代码：

import multiprocessing

class MyFancyClass(object):

    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def do_something(self):
        proc_name = multiprocessing.current_process().name
        print(proc_name, self.name)


def worker(q):
    obj = q.get()
    obj.do_something()


if __name__ == '__main__':
    queue = multiprocessing.Queue()

    p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(queue,))
    p.start()

    queue.put(MyFancyClass('Fancy Dan'))

    # Wait for the worker to finish
    queue.close()
    queue.join_thread()
    p.join()

Answer 3

我可以建议this link吗？它使用线程而不是多处理，但许多原则是相同的。

python3多处理示例崩溃了我的电脑:(

3 个答案: