Ope*_*nCv 3 python process multiprocessing
我有这个非常简单的功能,我正在尝试运行和测试,但是,它没有输出任何东西,它也没有任何错误.我已多次检查代码,但没有任何错误.
我打印了工作,这是我得到的:
[<Process(Process-12, stopped[1])>,
<Process(Process-13, stopped[1])>,
<Process(Process-14, stopped[1])>,
<Process(Process-15, stopped[1])>,
<Process(Process-16, stopped[1])>]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
这是代码:
import multiprocessing
def worker(num):
print "worker ", num
return
jobs = []
for i in range(5):
p = multiprocessing.Process(target = worker, args = (i,))
jobs.append(p)
p.start()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
这是我期待的结果,但它没有输出任何东西:
Worker: 0
Worker: 1
Worker: 2
Worker: 3
Worker: 4
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
评论显示OP使用Windows以及Spyder.由于Spyder重定向stdout并且Windows不支持分叉,因此新的子进程将不会打印到Spyder控制台中.这只是因为stdout新的子进程是Python的vanilla stdout,也可以在其中找到sys.__stdout__.
有两种选择:
使用日志记录模块.这将包括创建所有消息并将其记录到一个或多个文件.使用单个日志文件可能会导致输出稍微出现问题,因为进程会同时写入文件.每个进程使用一个文件可以解决这个问题.
不在print子进程中使用,而只是将结果返回到主进程.通过使用队列(或multiprocessing.Manager().Queue()因为不可能分叉)或更简单地依靠多处理池的 map功能,请参见下面的示例.
带池的多处理示例:
import multiprocessing
def worker(num):
"""Returns the string of interest"""
return "worker %d" % num
def main():
pool = multiprocessing.Pool(4)
results = pool.map(worker, range(10))
pool.close()
pool.join()
for result in results:
# prints the result string in the main process
print(result)
if __name__ == '__main__':
# Better protect your main function when you use multiprocessing
main()
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打印(在主要过程中)
worker 0
worker 1
worker 2
worker 3
worker 4
worker 5
worker 6
worker 7
worker 8
worker 9
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编辑:如果您不耐烦等待map功能完成,您可以通过使用imap_unordered并稍微更改命令的顺序立即打印您的结果:
def main():
pool = multiprocessing.Pool(4)
results = pool.imap_unordered(worker, range(10))
for result in results:
# prints the result string in the main process as soon as say are ready
# but results are now no longer in order!
print(result)
# The pool should join after printing all results
pool.close()
pool.join()
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