Пул процессов Python не демонический?

можно ли создать пул python, который не является демоническим? Я хочу, чтобы пул мог вызывать функцию, у которой есть другой пул внутри.

Я хочу этого, потому что процессы deamon не могут создать процесс. В частности, это вызовет ошибку:

AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children

например, рассмотрим сценарий, где function_a есть бассейн, который работает function_b который имеет пул, который работает function_c. Эта цепочка функций завершится неудачей, потому что function_b выполняется в процессе демона, а демонические процессы не могут создавать процессы.

53
multiprocessing pool python

3 ответов

на multiprocessing.pool.Pool класс создает рабочие процессы в его __init__ метод, делает их демоническими и запускает их, и невозможно переустановить их до False до их запуска (и после этого это больше не разрешено). Но вы можете создать свой собственный подкласс multiprocesing.pool.Pool (multiprocessing.Pool - это просто функция обертки) и замените свой собственный multiprocessing.Process подкласс, который всегда недемонический, должен использоваться для рабочих процессов.

вот полный пример о том, как это сделать. Важными частями являются два класса NoDaemonProcess и MyPool наверху и позвонить pool.close() и pool.join() на MyPool экземпляр в конце.

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-

import multiprocessing
# We must import this explicitly, it is not imported by the top-level
# multiprocessing module.
import multiprocessing.pool
import time

from random import randint


class NoDaemonProcess(multiprocessing.Process):
    # make 'daemon' attribute always return False
    def _get_daemon(self):
        return False
    def _set_daemon(self, value):
        pass
    daemon = property(_get_daemon, _set_daemon)

# We sub-class multiprocessing.pool.Pool instead of multiprocessing.Pool
# because the latter is only a wrapper function, not a proper class.
class MyPool(multiprocessing.pool.Pool):
    Process = NoDaemonProcess

def sleepawhile(t):
    print("Sleeping %i seconds..." % t)
    time.sleep(t)
    return t

def work(num_procs):
    print("Creating %i (daemon) workers and jobs in child." % num_procs)
    pool = multiprocessing.Pool(num_procs)

    result = pool.map(sleepawhile,
        [randint(1, 5) for x in range(num_procs)])

    # The following is not really needed, since the (daemon) workers of the
    # child's pool are killed when the child is terminated, but it's good
    # practice to cleanup after ourselves anyway.
    pool.close()
    pool.join()
    return result

def test():
    print("Creating 5 (non-daemon) workers and jobs in main process.")
    pool = MyPool(5)

    result = pool.map(work, [randint(1, 5) for x in range(5)])

    pool.close()
    pool.join()
    print(result)

if __name__ == '__main__':
    test()
78

на многопроцессорность модуль имеет приятный интерфейс для использования пулов с процессами или потоки. В зависимости от текущего варианта использования вы можете использовать multiprocessing.pool.ThreadPool для вашего внешнего Пула, который приведет к потокам (что позволяет порождать процессы изнутри) в отличие от процессов.

это может быть ограничено GIL, но в моем конкретном случае (Я тестировал оба), время запуска для процессов из внешнего Pool создан здесь намного перевешивает решение с ThreadPool.

это действительно легко поменять Processes на Threads. Подробнее о том, как использовать ThreadPool решение здесь или здесь.

8

проблема, с которой я столкнулся, заключалась в попытке импортировать глобалы между модулями, заставляя строку ProcessPool() оцениваться несколько раз.

globals.py

from processing             import Manager, Lock
from pathos.multiprocessing import ProcessPool
from pathos.threading       import ThreadPool

class SingletonMeta(type):
    def __new__(cls, name, bases, dict):
        dict['__deepcopy__'] = dict['__copy__'] = lambda self, *args: self
        return super(SingletonMeta, cls).__new__(cls, name, bases, dict)

    def __init__(cls, name, bases, dict):
        super(SingletonMeta, cls).__init__(name, bases, dict)
        cls.instance = None

    def __call__(cls,*args,**kw):
        if cls.instance is None:
            cls.instance = super(SingletonMeta, cls).__call__(*args, **kw)
        return cls.instance

    def __deepcopy__(self, item):
        return item.__class__.instance

class Globals(object):
    __metaclass__ = SingletonMeta
    """     
    This class is a workaround to the bug: AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children

    The root cause is that importing this file from different modules causes this file to be reevalutated each time, 
    thus ProcessPool() gets reexecuted inside that child thread, thus causing the daemonic processes bug    
    """
    def __init__(self):
        print "%s::__init__()" % (self.__class__.__name__)
        self.shared_manager      = Manager()
        self.shared_process_pool = ProcessPool()
        self.shared_thread_pool  = ThreadPool()
        self.shared_lock         = Lock()        # BUG: Windows: global name 'lock' is not defined | doesn't affect cygwin

затем безопасно импортировать из другого места в коде

from globals import Globals
Globals().shared_manager      
Globals().shared_process_pool
Globals().shared_thread_pool  
Globals().shared_lock
0