我应该每次都创建一个新的 Pool 对象还是重复使用一个？
Should I create a new Pool object every time or reuse a single one?
我正在尝试了解 Python 的 multiprocessing.Pool 对象的最佳实践。
在我的程序中，我经常使用 Pool.imap。通常，每次我并行启动任务时，我都会创建一个新的池对象，然后在完成后将其关闭。
最近遇到提交到池中的任务数小于进程数的挂起。奇怪的是它只发生在我的测试管道中，它前面有一堆东西运行。 运行 独立测试没有导致手牌。我认为这与制作多个池有关。
我真的很想找到一些资源来帮助我了解使用 Python 的多处理的最佳实践。具体来说，我目前正在尝试了解制作多个池对象与仅使用一个池对象的含义。
当您创建工作进程池时，新进程会从父进程产生。这是一个非常快速的操作，但它有其成本。
因此，只要您没有很好的理由，例如由于一名工作人员意外死亡导致 Pool 中断，最好始终使用相同的 Pool 实例。
不检查代码就很难说出挂起的原因。您可能没有正确清理以前的实例（调用 close()/stop() 然后总是调用 join()）。您可能通过 Pool 通道发送了太大的数据，这通常会导致死锁等。
如果您提交的任务少于工作人员，那么池肯定不会中断。该池的设计正是为了将任务数量与工作人员数量分开。
我正在尝试了解 Python 的 multiprocessing.Pool 对象的最佳实践。
在我的程序中，我经常使用 Pool.imap。通常，每次我并行启动任务时，我都会创建一个新的池对象，然后在完成后将其关闭。
最近遇到提交到池中的任务数小于进程数的挂起。奇怪的是它只发生在我的测试管道中，它前面有一堆东西运行。 运行 独立测试没有导致手牌。我认为这与制作多个池有关。
我真的很想找到一些资源来帮助我了解使用 Python 的多处理的最佳实践。具体来说，我目前正在尝试了解制作多个池对象与仅使用一个池对象的含义。
当您创建工作进程池时，新进程会从父进程产生。这是一个非常快速的操作，但它有其成本。
因此，只要您没有很好的理由，例如由于一名工作人员意外死亡导致 Pool 中断，最好始终使用相同的 Pool 实例。
不检查代码就很难说出挂起的原因。您可能没有正确清理以前的实例（调用 close()/stop() 然后总是调用 join()）。您可能通过 Pool 通道发送了太大的数据，这通常会导致死锁等。
如果您提交的任务少于工作人员，那么池肯定不会中断。该池的设计正是为了将任务数量与工作人员数量分开。