是否可以按顺序启动池进程？

Question

下面的代码启动了三个进程，它们在一个池中处理 20 个工作调用：

import multiprocessing

def worker(nr):
    print(nr)

numbers = [i for i in range(20)]

if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.freeze_support()
    pool = multiprocessing.Pool(processes=3)
    results = pool.map(worker, numbers)
    pool.close()
    pool.join()

有没有办法按顺序启动进程（而不是让它们同时启动），并在每个进程启动之间插入延迟？

如果不使用Pool我会multiprocessing.Process(target=worker, args=(nr,)).start()在循环中使用的，则一个接一个地启动它们并根据需要插入延迟。不过，我发现Pool它非常有用（连同map电话），所以如果可能的话，我很乐意保留它。

Answer 1

根据文档，不存在对池进程的此类控制。但是，您可以用锁来模拟它：

import multiprocessing
import time

lock = multiprocessing.Lock()

def worker(nr):
    lock.acquire()
    time.sleep(0.100)
    lock.release()
    print(nr)

numbers = [i for i in range(20)]

if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.freeze_support()
    pool = multiprocessing.Pool(processes=3)
    results = pool.map(worker, numbers)
    pool.close()
    pool.join()

您的 3 个进程仍将同时启动。好吧，我的意思是你无法控制哪个进程首先开始执行回调。但至少你得到了延迟。这有效地让每个工人以指定的时间间隔“开始”（但实际上是继续）。

根据以下讨论进行的修改：

请注意，在Windows上，不可能从父进程继承锁。相反，您可以使用multiprocessing.Manager().Lock()全局锁对象在进程之间进行通信（当然，会产生额外的 IPC 开销）。全局锁对象也需要在每个进程中初始化。这看起来像：

from multiprocessing import Process, freeze_support
import multiprocessing
import time
from datetime import datetime as dt

def worker(nr):
    glock.acquire()
    print('started job: {} at {}'.format(nr, dt.now()))
    time.sleep(1)
    glock.release()
    print('ended   job: {} at {}'.format(nr, dt.now()))

numbers = [i for i in range(6)]

def init(lock):
    global glock
    glock = lock

if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.freeze_support()
    lock = multiprocessing.Manager().Lock()
    pool = multiprocessing.Pool(processes=3, initializer=init, initargs=(lock,))
    results = pool.map(worker, numbers)
    pool.close()
    pool.join()