python - Python多处理apply_async不可以 pickle 吗？

我正在计算大量函数（大约1000000），并且由于它非常耗时，因此我正在使用multiprocessing.Pool.apply_async函数。但是，当我尝试使用AsyncResult类的.get（）函数读取结果时，出现错误：

File "Test.py", line 17, in <module>
    Test()
  File "Test.py", line 11, in __init__
    self.testList[i].get(5)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/multiprocessing/pool.py", line 657, in get
    raise self._value
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/multiprocessing/pool.py", line 431, in _handle_tasks
    put(task)
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/multiprocessing/connection.py", line 206, in send
    self._send_bytes(_ForkingPickler.dumps(obj))
  File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/multiprocessing/reduction.py", line 51, in dumps
    cls(buf, protocol).dump(obj)
TypeError: can't pickle _thread.lock objects

给出相同错误的简化类：

import multiprocessing as mp
import numpy as np

class Test:
    def __init__(self):
        pool = mp.Pool(processes = 4)
        self.testList = [0,0,0,0]
        for i in range(0,len(self.testList)):
            self.testList[i] = pool.apply_async(self.run, (1,))
        for i in range(0,len(self.testList)):
            self.testList[i].get(5)

    def run(self, i):
        return 1


Test()

有趣的是，如果我改用self.testList testList，则代码可以正常工作。但是，当我使用.ready（）而不是.get（）进行比较时，我发现self.testList比testList快约1000倍（我无法解释）。因此，我真的很想找到一种使用self.testList的方法。

我一直在搜索，尽管与此相关的还有其他线程，但它们似乎更多地集中在队列上而不是apply_async上。任何帮助，将不胜感激！

谢谢！

编辑：似乎发生了最初的问题，因为我在一个类中调用了mp.Pool。当我在类外创建相同的进程时，程序会运行，但是与类中的代码相比，它运行起来非常慢（慢30倍）（我使用.ready（）函数对此进行了测试，在两种情况下均能正常工作） 。这是一个最小的示例：

import multiprocessing as mp
import numpy as np
import time

class Test:
    def __init__(self):
        pool = mp.Pool(processes = 4)
        self.testList = [0 for i in range(0,100000)]
        for i in range(0,len(self.testList)):
            self.testList[i] = pool.apply_async(self.run, (1,))
        for i in range(0,len(self.testList)):
            while not self.testList[i].ready():
                continue

    def run(self, i):
        return 1

def functionTest():
    pool = mp.Pool(processes = 4)
    testList = [0 for i in range(0,100000)]
    for i in range(0,len(testList)):
        testList[i] = pool.apply_async(run, (1,))
    for i in range(0,len(testList)):
        while not testList[i].ready():
            continue

def run(i):
    return 1


startTime1 = time.time()
Test()
startTime2 = time.time()
print(startTime2-startTime1)



startTime1 = time.time()
functionTest()
startTime2 = time.time()
print(startTime2-startTime1)

该测试的输出是

5.861901044845581
151.7218940258026

我试图寻找使类方法起作用的方法，例如从init函数中删除多处理程序或将类提供给池对象，而不是让类创建它。不幸的是，这些方法都不起作用。我真的很想找到一种可行且仍然快速的方法。谢谢谢谢您的帮助！

最佳答案

当您产生多个线程时，您尝试使整个类都腌制，其中包含init中设置的mp.Pool中的值。复制mp.Pool既不起作用，在这里也没有任何意义。将您的类分为两个单独的顶层函数，或者至少将多处理内容移至Test类之外的其自己的函数中。

关于python - Python多处理apply_async不可以 pickle 吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/59490931/