Python 多处理管理器删减了一些方法

Question

我发现 Manager 在实践中很少适用于大多数自定义对象，因为它删除了一些 class 成员。看一个例子：

from multiprocessing import Manager
from scipy.interpolate import CubicSpline
cs_pure = CubicSpline([1,2,3], [1,2,3])
test_pure = cs_pure(1)
m = Manager()
m.register('CubicSpline', CubicSpline)
cs_m = m.CubicSpline([1,2,3], [1,2,3])
test_m = cs_m(1)

这将引发异常：

TypeError: 'AutoProxy[CubicSpline]' object is not callable

令人惊讶的是，大多数其他方法（例如 integrate、differentiate）都按预期工作。但是 __call__ 方法不存在。

是否有解决方法？

Answer 1

你是说 test_m = cs_m(1) 吗？

首先，根据我的经验，您必须在管理器服务器启动之前向管理器的 class 注册托管 class：

from multiprocessing.managers import SyncManager
from multiprocessing import Manager
from scipy.interpolate import CubicSpline

SyncManager.register('CubicSpline', CubicSpline)
m = Manager()
...

所以我不确定你是怎么做到的。如果您不需要使用 SyncManager（例如 dict）实现的所有其他已注册托管 classes，创建自己的管理器 class 也更为常见。我将在下面的代码中演示这一点（使用或不使用此技术，如您所愿）。

我认为问题在于当您没有定义自己的代理 class 时，__call__ 方法不会在为您生成的代理 class 中自动生成。与其定义自己的代理 class，我认为更简单的解决方案是将 CubicSpline class 子 class 并添加一个额外的方法，例如 evaluate_polynomial只需调用 superclass __call__ 方法：

from multiprocessing.managers import BaseManager
from scipy.interpolate import CubicSpline

class CubicSplineManager(BaseManager):
    pass

class MyCubicSpline(CubicSpline):
    def evaluate_polynomial(self, *args, **kwargs):
        return self.__call__(*args, **kwargs)

if __name__ == '__main__':
    cs_pure = CubicSpline([1,2,3], [1,2,3])
    test_pure = cs_pure(1)
    print(test_pure)
    CubicSplineManager.register('CubicSpline', MyCubicSpline)
    m = CubicSplineManager()
    m.start() # We must explicitly start the server
    cs_m = m.CubicSpline([1,2,3], [1,2,3])
    test_m = cs_m.evaluate_polynomial(1)
    print(test_m)

打印：

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Python 多处理管理器删减了一些方法

Python Multiprocessing manager prunes some methods

python

class

multiprocessing

magic-methods