python - 将sympy lambda传递给multiprocessing.Pool.map

我想并行执行一个sympy lambda函数。
我不知道:

为什么它是lambda函数

为什么它可以并行工作

为什么我在没有池的情况下尝试执行时它停止工作

如果取消注释lambdify的第一个返回值，为什么会起作用

显然， Markdown 预处理器在代码上方需要一行文本，因此这是代码:

from multiprocessing import Pool

import sympy
from sympy.abc import x

def f(m):
    return m.lambdify()(1)

class Mult():
    def lambdify(self):
        # return sympy.lambdify(x, 2*x, 'numpy')
        self._lambdify = sympy.lambdify(x, 2 * x, 'numpy')
        return self._lambdify

if __name__ == '__main__':
    with Pool() as pool:
        m = Mult()
        print(pool.map(f, [m]))
        print(pool.map(f, [m]))
        print(f(m))
        print(pool.map(f, [m]))

它打印:

[2]
[2]
2
PicklingError: Can't pickle <function <lambda> at 0x000000000DF0D048>: attribute lookup <lambda> on numpy failed

(我削减了追溯)

如果我不加评论，它可以正常工作:

[2]
[2]
2
[2]

我仅在Windows上进行了测试，它与“numexpr”而不是“numpy”的工作原理完全相同。

最佳答案

创建对象Mult时没有任何字段。因此，可以使用库存的pickle库对其进行腌制。然后，当您调用lambdify时，您将_lambdify属性添加到包含lambda表达式的对象，该表达式不能被腌制。这会导致map函数失败

这解释了为什么在调用lambdify之前可以腌制对象并使用Pool.map以及为什么调用后它失败的原因。
在lambdify中取消注释该行时，不会将属性添加到类中，并且在调用Mult之后仍然可以腌制lambdify对象。

关于python - 将sympy lambda传递给multiprocessing.Pool.map，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/45085095/