python

Windows 사용자이고 python 3을 사용하는 경우이 게시물은 python에서 병렬 프로그래밍을 수행하는 데 도움이 될 것입니다. 일반적인 다중 처리 라이브러리의 풀 프로그래밍을 실행할 때 프로그램의 주요 기능과 관련된 오류가 발생합니다. 이는 창에 fork () 기능이 없기 때문입니다. 아래 게시물은 언급 된 문제에 대한 해결책을 제공합니다.

http://python.6.x6.nabble.com/Multiprocessing-Pool-woes-td5047050.html

파이썬 3을 사용하고 있었기 때문에 프로그램을 다음과 같이 약간 변경했습니다.

from types import FunctionType
import marshal

def _applicable(*args, **kwargs):
  name = kwargs['__pw_name']
  code = marshal.loads(kwargs['__pw_code'])
  gbls = globals() #gbls = marshal.loads(kwargs['__pw_gbls'])
  defs = marshal.loads(kwargs['__pw_defs'])
  clsr = marshal.loads(kwargs['__pw_clsr'])
  fdct = marshal.loads(kwargs['__pw_fdct'])
  func = FunctionType(code, gbls, name, defs, clsr)
  func.fdct = fdct
  del kwargs['__pw_name']
  del kwargs['__pw_code']
  del kwargs['__pw_defs']
  del kwargs['__pw_clsr']
  del kwargs['__pw_fdct']
  return func(*args, **kwargs)

def make_applicable(f, *args, **kwargs):
  if not isinstance(f, FunctionType): raise ValueError('argument must be a function')
  kwargs['__pw_name'] = f.__name__  # edited
  kwargs['__pw_code'] = marshal.dumps(f.__code__)   # edited
  kwargs['__pw_defs'] = marshal.dumps(f.__defaults__)  # edited
  kwargs['__pw_clsr'] = marshal.dumps(f.__closure__)  # edited
  kwargs['__pw_fdct'] = marshal.dumps(f.__dict__)   # edited
  return _applicable, args, kwargs

def _mappable(x):
  x,name,code,defs,clsr,fdct = x
  code = marshal.loads(code)
  gbls = globals() #gbls = marshal.loads(gbls)
  defs = marshal.loads(defs)
  clsr = marshal.loads(clsr)
  fdct = marshal.loads(fdct)
  func = FunctionType(code, gbls, name, defs, clsr)
  func.fdct = fdct
  return func(x)

def make_mappable(f, iterable):
  if not isinstance(f, FunctionType): raise ValueError('argument must be a function')
  name = f.__name__    # edited
  code = marshal.dumps(f.__code__)   # edited
  defs = marshal.dumps(f.__defaults__)  # edited
  clsr = marshal.dumps(f.__closure__)  # edited
  fdct = marshal.dumps(f.__dict__)  # edited
  return _mappable, ((i,name,code,defs,clsr,fdct) for i in iterable)

이 함수 후에는 위의 문제 코드도 다음과 같이 약간 변경됩니다.

from multiprocessing import Pool
from poolable import make_applicable, make_mappable

def cube(x):
  return x**3

if __name__ == "__main__":
  pool    = Pool(processes=2)
  results = [pool.apply_async(*make_applicable(cube,x)) for x in range(1,7)]
  print([result.get(timeout=10) for result in results])

그리고 출력은 다음과 같습니다.

[1, 8, 27, 64, 125, 216]

이 게시물이 일부 Windows 사용자에게 유용 할 것이라고 생각합니다.

답변

import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor

def sleep_secs(seconds):
  time.sleep(seconds)
  print(f'{seconds} has been processed')

secs_list = [2,4, 6, 8, 10, 12]

with ThreadPoolExecutor() as executor:
  results = executor.map(sleep_secs, secs_list)

with ProcessPoolExecutor() as executor:
  results = executor.map(sleep_secs, secs_list)

with ThreadPoolExecutor() as executor:
  results = executor.map(sleep_secs, secs_list)
  for result in results:
    print(result)