Serait-il possible de créer un pool python non démoniaque? Je veux qu'un pool puisse appeler une fonction qui contient un autre pool.
Je le veux parce que les processus Deamon ne peuvent pas créer de processus. Plus précisément, cela provoquera l'erreur:
AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children
Par exemple, considérons le scénario où function_a
a un pool qui exécute function_b
qui a un pool qui exécute function_c
. Cette chaîne de fonctions échouera, car function_b
est exécuté dans un processus démon, et les processus démons ne peuvent pas créer de processus.
La classe multiprocessing.pool.Pool
crée les processus de travail dans sa méthode __init__
, les rend démoniaques et les démarre, et il n'est pas possible de redéfinir leur attribut daemon
sur False
avant leur démarrage (et par la suite, ce n'est plus autorisé). Mais vous pouvez créer votre propre sous-classe de multiprocesing.pool.Pool
(multiprocessing.Pool
est juste une fonction d'encapsulation) et remplacer votre propre sous-classe multiprocessing.Process
, qui est toujours non démoniaque, à utiliser pour les processus de travail.
Voici un exemple complet de la procédure à suivre. Les parties importantes sont les deux classes NoDaemonProcess
et MyPool
en haut et d’appeler pool.close()
et pool.join()
sur votre instance MyPool
à la fin.
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import multiprocessing
# We must import this explicitly, it is not imported by the top-level
# multiprocessing module.
import multiprocessing.pool
import time
from random import randint
class NoDaemonProcess(multiprocessing.Process):
# make 'daemon' attribute always return False
def _get_daemon(self):
return False
def _set_daemon(self, value):
pass
daemon = property(_get_daemon, _set_daemon)
# We sub-class multiprocessing.pool.Pool instead of multiprocessing.Pool
# because the latter is only a wrapper function, not a proper class.
class MyPool(multiprocessing.pool.Pool):
Process = NoDaemonProcess
def sleepawhile(t):
print("Sleeping %i seconds..." % t)
time.sleep(t)
return t
def work(num_procs):
print("Creating %i (daemon) workers and jobs in child." % num_procs)
pool = multiprocessing.Pool(num_procs)
result = pool.map(sleepawhile,
[randint(1, 5) for x in range(num_procs)])
# The following is not really needed, since the (daemon) workers of the
# child's pool are killed when the child is terminated, but it's good
# practice to cleanup after ourselves anyway.
pool.close()
pool.join()
return result
def test():
print("Creating 5 (non-daemon) workers and jobs in main process.")
pool = MyPool(5)
result = pool.map(work, [randint(1, 5) for x in range(5)])
pool.close()
pool.join()
print(result)
if __== '__main__':
test()
Le module multitraitement dispose d’une interface Nice permettant d’utiliser des pools de processus ou. Selon votre cas d'utilisation actuel, vous pouvez envisager d'utiliser multiprocessing.pool.ThreadPool
pour votre pool externe, ce qui entraînera des threads (permettant de générer des processus de l'intérieur)} par opposition à des processus.
Il est peut-être limité par la GIL, mais dans mon cas particulier (j'ai testé les deux)}, l'heure de démarrage des processus de la variable Pool
externe telle que créée ici dépassait de loin la solution avec ThreadPool
.
Il est très facile d’échanger Processes
pour Threads
. En savoir plus sur l’utilisation d’une solution ThreadPool
ici ou ici .
J'avais besoin d'employer un pool non démoniaque dans Python 3.7 et j'ai fini par adapter le code affiché dans la réponse acceptée. Ci-dessous, l'extrait qui crée le pool non-démoniaque:
class NoDaemonProcess(multiprocessing.Process):
@property
def daemon(self):
return False
@daemon.setter
def daemon(self, value):
pass
class NoDaemonContext(type(multiprocessing.get_context())):
Process = NoDaemonProcess
# We sub-class multiprocessing.pool.Pool instead of multiprocessing.Pool
# because the latter is only a wrapper function, not a proper class.
class MyPool(multiprocessing.pool.Pool):
def __init__(self, *args, **kwargs):
kwargs['context'] = NoDaemonContext()
super(MyPool, self).__init__(*args, **kwargs)
Étant donné que l'implémentation actuelle de multiprocessing
a été considérablement modifiée pour qu'elle soit basée sur les contextes, nous devons fournir une classe NoDaemonContext
ayant pour attribut NoDaemonProcess
. MyPool
utilisera alors ce contexte au lieu de celui par défaut.
Cela dit, je dois avertir que cette approche doit comporter au moins deux mises en garde:
multiprocessing
et peut donc tomber à tout moment.multiprocessing
a rendu si difficile l'utilisation de processus non démoniques, dont beaucoup sont expliqués ici . Le plus convaincant à mon avis est: .____.Pour ce qui est de permettre aux enfants de donner naissance à des enfants à l’aide de le sous-processus risque de créer une petite armée de zombies 'petits-enfants' si les fils parent ou enfant se terminent avant le sous-processus se termine et retourne.
Le problème que j'ai rencontré concernait la tentative d'importation de données globales entre modules, entraînant l'évaluation de la ligne ProcessPool () à plusieurs reprises.
globals.py
from processing import Manager, Lock
from pathos.multiprocessing import ProcessPool
from pathos.threading import ThreadPool
class SingletonMeta(type):
def __new__(cls, name, bases, dict):
dict['__deepcopy__'] = dict['__copy__'] = lambda self, *args: self
return super(SingletonMeta, cls).__new__(cls, name, bases, dict)
def __init__(cls, name, bases, dict):
super(SingletonMeta, cls).__init__(name, bases, dict)
cls.instance = None
def __call__(cls,*args,**kw):
if cls.instance is None:
cls.instance = super(SingletonMeta, cls).__call__(*args, **kw)
return cls.instance
def __deepcopy__(self, item):
return item.__class__.instance
class Globals(object):
__metaclass__ = SingletonMeta
"""
This class is a workaround to the bug: AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children
The root cause is that importing this file from different modules causes this file to be reevalutated each time,
thus ProcessPool() gets reexecuted inside that child thread, thus causing the daemonic processes bug
"""
def __init__(self):
print "%s::__init__()" % (self.__class__.__name__)
self.shared_manager = Manager()
self.shared_process_pool = ProcessPool()
self.shared_thread_pool = ThreadPool()
self.shared_lock = Lock() # BUG: Windows: global name 'lock' is not defined | doesn't affect cygwin
Puis importez en toute sécurité depuis votre code.
from globals import Globals
Globals().shared_manager
Globals().shared_process_pool
Globals().shared_thread_pool
Globals().shared_lock
Sur certaines versions de Python, le remplacement de standart Pool par custom peut générer une erreur: AssertionError: group argument must be None for now
.
Ici j'ai trouvé une solution qui peut aider:
class NonDaemonPool(multiprocessing.pool.Pool):
def Process(self, *args, **kwds):
proc = super(NonDaemonPool, self).Process(*args, **kwds)
class NonDaemonProcess(proc.__class__):
"""Monkey-patch process to ensure it is never daemonized"""
@property
def daemon(self):
return False
@daemon.setter
def daemon(self, val):
pass
proc.__class__ = NonDaemonProcess
return proc