使用 Python 的 multiprocessing.pool.map 来操作相同的整数

Question

问题

我正在使用 Python 的多处理模块来异步执行函数。我想要做的是能够在每个进程调用和执行 def add_print 时跟踪我的脚本的总体进度。例如，我希望下面的代码在 total 上加 1 并在每次进程运行执行该功能时打印出值 (1 2 3 ... 18 19 20)。我的第一次尝试是使用全局变量，但这没有用。由于该函数是异步调用的，因此每个进程读取 total 作为 0 开始，并独立于其他进程加 1。所以输出是 20 1 而不是递增值。

即使函数运行是异步的，我如何才能以同步方式从我的映射函数引用相同的内存块？我的一个想法是以某种方式在内存中缓存 total，然后在我添加到 total 时引用那个确切的内存块。在 python 中，这是一种可行且基本合理的方法吗？

如果您需要更多信息或者我解释得不够好，请告诉我。

谢谢！

代码

#!/usr/bin/python

## Import builtins
from multiprocessing import Pool 

total = 0

def add_print(num):
    global total
    total += 1
    print total


if __name__ == "__main__":
    nums = range(20)

    pool = Pool(processes=20)
    pool.map(add_print, nums)

Answer 1

您可以使用 shared Value:

import multiprocessing as mp

def add_print(num):
    """
    https://eli.thegreenplace.net/2012/01/04/shared-counter-with-pythons-multiprocessing
    """
    with lock:
        total.value += 1
    print(total.value)

def setup(t, l):
    global total, lock
    total = t
    lock = l

if __name__ == "__main__":
    total = mp.Value('i', 0)
    lock = mp.Lock()
    nums = range(20)
    pool = mp.Pool(initializer=setup, initargs=[total, lock])
    pool.map(add_print, nums)

池初始化程序为每个工作子进程调用一次 setup。 setup 使 total 成为工作进程中的全局变量，因此 total 可以当工作人员调用 add_print.

时在 add_print 内部访问

请注意，进程数不应超过您机器的 CPU 数。如果这样做，多余的子进程将等待 CPU 可用。所以不要使用 processes=20 除非你有 20 个或更多的 CPU。如果您不提供 processes 参数，multiprocessing 将检测可用的 CPU 数量并为您生成一个包含那么多 worker 的池。任务的数量（例如 nums 的长度）通常大大超过 CPU 的数量。没关系;当工作人员可用时，任务由其中一名工作人员排队和处理。

使用 Python 的 multiprocessing.pool.map 来操作相同的整数

Using Python's multiprocessing.pool.map to manipulate the same integer

python

asynchronous

shared-memory

multiprocessing

shared-state