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Python多进程库multiprocessing中进程池Pool类的使用详

2018-06-25 15:06 来源:未知 编辑:admin

问题起因

最近要将一个文本分割成好几个topic,每个topic设计一个regressor,各regressor是相互独立的,最后汇总所有topic的regressor得到总得预测结果。没错!类似bagging ensemble!只是我没有抽样。文本不大,大概3000行,topic个数为8,于是我写了一个串行的程序,一个topic算完之后再算另一个topic。可是我在每个topic中用了GridSearchCV来调参,又要选特征又要调整regressor的参数,导致参数组合一共有1782种。我真是低估了调参的时间,程序跑了一天一夜最后因为忘记import一个库导致最终的预测精度没有算出来。后来想到,既然每个topic的预测都是独立的,那是不是可以并行呢?

Python中的多线程与多进程

但是听闻Python的多线程实际上并不能真正利用多核,所以如果使用多线程实际上还是在一个核上做并发处理。不过,如果使用多进程就可以真正利用多核,因为各进程之间是相互独立的,不共享资源,可以在不同的核上执行不同的进程,达到并行的效果。同时在我的问题中,各topic相互独立,不涉及进程间的通信,只需最后汇总结果,因此使用多进程是个不错的选择。

multiprocessing

一个子进程

multiprocessing模块提供process类实现新建进程。下述代码是新建一个子进程。

from multiprocessing import Process

def f(name):
  print 'hello', name

if __name__ == '__main__':
  p = Process(target=f, args=('bob',)) # 新建一个子进程p,目标函数是f,args是函数f的参数列表
  p.start() # 开始执行进程
  p.join() # 等待子进程结束

上述代码中p.join()的意思是等待子进程结束后才执行后续的操作,一般用于进程间通信。例如有一个读进程pw和一个写进程pr,在调用pw之前需要先写pr.join(),表示等待写进程结束之后才开始执行读进程。

多个子进程

如果要同时创建多个子进程可以使用multiprocessing.Pool类。该类可以创建一个进程池,然后在多个核上执行这些进程。

import multiprocessing
import time

def func(msg):
  print multiprocessing.current_process().name + '-' + msg

if __name__ == "__main__":
  pool = multiprocessing.Pool(processes=4) # 创建4个进程
  for i in xrange(10):
    msg = "hello %d" %(i)
    pool.apply_async(func, (msg, ))
  pool.close() # 关闭进程池,表示不能在往进程池中添加进程
  pool.join() # 等待进程池中的所有进程执行完毕,必须在close()之后调用
  print "Sub-process(es) done."

输出结果如下:

Sub-process(es) done.
PoolWorker-34-hello 1
PoolWorker-33-hello 0
PoolWorker-35-hello 2
PoolWorker-36-hello 3
PoolWorker-34-hello 7
PoolWorker-33-hello 4
PoolWorker-35-hello 5
PoolWorker-36-hello 6
PoolWorker-33-hello 8
PoolWorker-36-hello 9

上述代码中的pool.apply_async()是apply()函数的变体,apply_async()是apply()的并行版本,apply()是apply_async()的阻塞版本,使用apply()主进程会被阻塞直到函数执行结束,所以说是阻塞版本。apply()既是Pool的方法,也是Python内置的函数,两者等价。可以看到输出结果并不是按照代码for循环中的顺序输出的。

多个子进程并返回值

apply_async()本身就可以返回被进程调用的函数的返回值。上一个创建多个子进程的代码中,如果在函数func中返回一个值,那么pool.apply_async(func, (msg, ))的结果就是返回pool中所有进程的值的对象(注意是对象,不是值本身)。

import multiprocessing
import time

def func(msg):
  return multiprocessing.current_process().name + '-' + msg

if __name__ == "__main__":
  pool = multiprocessing.Pool(processes=4) # 创建4个进程
  results = []
  for i in xrange(10):
    msg = "hello %d" %(i)
    results.append(pool.apply_async(func, (msg, )))
  pool.close() # 关闭进程池,表示不能再往进程池中添加进程,需要在join之前调用
  pool.join() # 等待进程池中的所有进程执行完毕
  print ("Sub-process(es) done.")

  for res in results:
    print (res.get())

上述代码输出结果如下:

Sub-process(es) done.
PoolWorker-37-hello 0
PoolWorker-38-hello 1
PoolWorker-39-hello 2
PoolWorker-40-hello 3
PoolWorker-37-hello 4
PoolWorker-38-hello 5
PoolWorker-39-hello 6
PoolWorker-37-hello 7
PoolWorker-40-hello 8
PoolWorker-38-hello 9

与之前的输出不同,这次的输出是有序的。

如果电脑是八核,建立8个进程,在Ubuntu下输入top命令再按下大键盘的1,可以看到每个CPU的使用率是比较平均的,如下图:

在system monitor中也可以清楚看到执行多进程前后CPU使用率曲线的差异。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助。

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