Python 列表的多进程字典

Question

我需要用 Python 3.6 在多进程中做一些事情。也就是说，我必须更新一个添加对象列表的字典。由于这些对象是不可拾取的，因此我需要使用 dill 而不是 pickle 和 multiprocess 来自 pathos 而不是 multiprocessing，但这不应该是问题所在。

将列表添加到字典需要在添加到字典之前重新序列化列表。这会减慢一切，并且花费与没有多处理相同的时间。你能建议我一个解决方法吗？

这是我的 python 3.6 代码： init1 工作正常但速度慢，init2 速度快但坏了。其余仅供测试。

import time

def init1(d: dict):
    for i in range(1000):
        l = []
        for k in range(i):
             l.append(k)
        d[i] = l

def init2(d: dict):
    for i in range(1000):
        l = []
        d[i] = l
        for k in range(i):
            l.append(i)

def test1():
    import multiprocess as mp
    with mp.Manager() as manager:
        d = manager.dict()
        p = mp.Process(target=init1, args=(d,))
        p.start()
        p.join()
        print(d)

def test2():
    import multiprocess as mp
    with mp.Manager() as manager:
        d = manager.dict()
        p = mp.Process(target=init2, args=(d,))
        p.start()
        p.join()
        print(d)

start = time.time()
test1()
end = time.time()
print('test1: ', end - start)


start = time.time()
test2()
end = time.time()
print('test2: ', end - start)

Answer 1

使用管道的可能解决方案。在我的电脑上，这需要 870 毫秒，而 test1 的 1.10 秒和 test2.

的 200 毫秒

def init3(child_conn):
    d = {}
    for i in range(1000):
        l = []
        for k in range(i):
            l.append(i)
        d[i] = l
    child_conn.send(d)

def test3():
    import multiprocess as mp
    parent_conn, child_conn = mp.Pipe(duplex=False)
    p = mp.Process(target=init3, args=(child_conn,))
    p.start()
    d = parent_conn.recv()
    p.join()

在 jupyter 上，通过使用魔法 %timeit 我得到：

In [01]: %timeit test3()
872 ms ± 11.9 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

In [02]: %timeit test2()
199 ms ± 1.72 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

In [03]: %timeit test1()
1.09 s ± 10.1 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

Python 列表的多进程字典

Python multiprocess dict of list

python

python-3.x

shared-memory

python-multiprocessing

dill