如何在 Python 3 中重用进程池进行并行编程

Question

我是并行编程的新手。我的任务是分析数百个数据文件。这些数据中的每一个都将近 300MB，并且可以分成许多片。我的电脑是4核电脑。而且我想尽快得到每个数据的结果
每个数据文件的分析包括 2 个过程。首先将数据读入内存，然后分片成片，这是io密集型的工作。然后，对该文件的切片进行大量计算，这是 cpu 密集的。
所以我的策略是将这些文件分成 4 个一组。对于这些文件的每一组，首先，将 4 个文件的所有数据读入内存，在 4 个内核中使用 4 个进程。代码就像，

with Pool(processes=4) as pool:
    data_list = pool.map(read_and_slice, files)  # len(files)==4

然后对于data_list中的每个data，用4个进程进行计算。

for data in data_list:  # I want to get the result of each data asap
    with Pool(processes=4) as pool:
        result_list = pool.map(compute, data.slices)  # anaylyze each slice of data
    analyze(result_list)  # analyze the results of previous procedure, for example, get the average.

然后去另一组。
所以问题是在数百个文件的整个计算过程中，池被重新创建了很多次。我怎样才能避免重新创建池和进程的开销？我的代码中是否存在大量内存开销？有没有更好的方法让我尽可能减少所需的时间？

谢谢！

Answer 1

一个选项是将 with Pool 语句移到 for 循环之外……

p = Pool()
for data in data_list:
  result_list = pool.map(compute, data.slices)
  analyze(result_list)
p.join()
p.close()

这适用于 python 2 或 3。

如果您安装（我的模块）pathos，然后执行 from pathos.pools import ProcessPool as Pool，并保持其余代码与您拥有的完全相同——您将只创建一个 Pool.这是因为 pathos 缓存了 Pool，当创建具有相同配置的新 Pool 实例时，它只是重用现有实例。你可以做一个 pool.terminate() 来关闭它。

>>> from pathos.pools import ProcessPool as Pool
>>> pool = Pool()
>>> data_list = [range(4), range(4,8), range(8,12), range(12,16)]
>>> squared = lambda x:x**2
>>> mean = lambda x: sum(x)/len(x)
>>> for data in data_list:
...   result = pool.map(squared, data)
...   print mean(result)
... 
3
31
91
183

实际上，pathos 使您能够执行嵌套池，因此您还可以将 for 循环转换为异步映射（amap 来自 pathos）……并且由于内部映射不需要保留顺序，因此您可以使用无序映射迭代器（multiprocessing 中的imap_unordered，或pathos 中的uimap）。例如，请参见此处：在这里：

唯一的遗憾是 pathos 是 python2。但很快（待发布）将完全转换为 python3.

如何在 Python 3 中重用进程池进行并行编程

How to reuse a process pool for parallel programming in Python 3

python

parallel-processing

process

multiprocessing