avi*_*str 5 pool cpu-usage multiprocessing python-3.5
我有一个可以运行multiprocessing
的脚本pool.map
。问题是并非所有进程都需要很长时间才能完成,因此某些进程会休眠,因为它们会等到所有进程完成(与此问题相同的问题)。有些文件在不到一秒的时间内完成,其他文件则需要几分钟(或几小时)。
如果我正确理解手册(和这篇文章)pool.imap
,则不会等待所有进程完成,如果完成一个进程,它会提供一个新文件来处理。当我尝试这样做时,脚本正在加速要处理的文件,小文件按预期处理,大文件(需要更多时间处理)直到最后才完成(在没有通知的情况下被杀死?)。这是正常行为pool.imap
,还是我需要添加更多命令/参数?time.sleep(100)
当我将部分添加else
为测试时,它正在处理更大的文件,但其他进程会进入睡眠状态。有什么建议 ?谢谢
def process_file(infile):
#read infile
#compare things in infile
#acquire Lock, save things in outfile, release Lock
#delete infile
def main():
#nprocesses = 8
global filename
pathlist = ['tmp0', 'tmp1', 'tmp2', 'tmp3', 'tmp4', 'tmp5', 'tmp6', 'tmp7', 'tmp8', 'tmp9']
for d in pathlist:
os.chdir(d)
todolist = []
for infile in os.listdir():
todolist.append(infile)
try:
p = Pool(processes=nprocesses)
p.imap(process_file, todolist)
except KeyboardInterrupt:
print("Shutting processes down")
# Optionally try to gracefully shut down the worker processes here.
p.close()
p.terminate()
p.join()
except StopIteration:
continue
else:
time.sleep(100)
os.chdir('..')
p.close()
p.join()
if __name__ == '__main__':
main()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
小智 3
由于您已经将所有文件放入列表中,因此可以将它们直接放入队列中。然后,该队列与子进程共享,子进程从队列中获取文件名并执行其操作。无需执行两次(首先进入列表,然后通过 Pool.imap 腌制列表)。Pool.imap 正在做完全相同的事情,但您却不知道。
todolist = []
for infile in os.listdir():
todolist.append(infile)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
可以替换为:
todolist = Queue()
for infile in os.listdir():
todolist.put(infile)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
完整的解决方案将如下所示:
def process_file(inqueue):
for infile in iter(inqueue.get, "STOP"):
#do stuff until inqueue.get returns "STOP"
#read infile
#compare things in infile
#acquire Lock, save things in outfile, release Lock
#delete infile
def main():
nprocesses = 8
global filename
pathlist = ['tmp0', 'tmp1', 'tmp2', 'tmp3', 'tmp4', 'tmp5', 'tmp6', 'tmp7', 'tmp8', 'tmp9']
for d in pathlist:
os.chdir(d)
todolist = Queue()
for infile in os.listdir():
todolist.put(infile)
process = [Process(target=process_file,
args=(todolist) for x in range(nprocesses)]
for p in process:
#task the processes to stop when all files are handled
#"STOP" is at the very end of queue
todolist.put("STOP")
for p in process:
p.start()
for p in process:
p.join()
if __name__ == '__main__':
main()
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
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