【发布时间】:2017-03-05 14:20:32
【问题描述】:
我有一个简单的项目,我需要并行打印进度信息,例如进度条。
每个栏都有一个位置,终端中的书写光标根据栏的位置上下移动。
这在串行完成时效果很好,但在并行打印时由于赛车问题而失败。我尝试使用multiprocessing.Lock(),但无济于事。
这是我当前的代码:
from __future__ import division
import os, sys
import signal
from time import sleep
from multiprocessing import Pool, freeze_support, Lock
if os.name == 'nt':
import colorama # to support cursor up
colorama.init()
_term_move_up = '\x1b[A'
write_lock = Lock()
class simple_bar(object):
def __init__(self, iterable, desc='', position=0):
signal.signal(signal.SIGINT, signal.SIG_IGN) # handles keyboardinterrupt
self.iterable = iterable
self.total = len(iterable)
self.n = 0
self.position = position
self.desc = desc
self.display()
def __iter__(self):
for obj in self.iterable:
yield obj
self.update()
def update(self, n=1):
self.n += n
self.display()
def display(self, fp=None, width=79):
if not fp:
fp = sys.stdout
with write_lock:
fp.write('\n' * self.position)
l_part = self.desc + ': '
bar = l_part + '#' * int((self.n / self.total) * (width - len(l_part)))
fp.write('\r' + bar + ' ' * (width - len(bar)))
fp.write(_term_move_up * self.position)
fp.flush()
def progresser(n):
text = "progresser #{}".format(n)
for i in simple_bar(range(5000), desc=text, position=n):
sleep(0.001)
if __name__ == '__main__':
freeze_support()
L = list(range(3))
Pool(len(L)).map(progresser, L)
串行替代工作正常,这给出了上述并行版本应该产生的正确输出:
# Same code as above, except __main__
if __name__ == '__main__':
t_list = [simple_bar(range(5000), desc="progresser #{}".format(n), position=n) for n in xrange(3)]
for i in range(5000):
for t in t_list:
t.update()
我不知道出了什么问题。我在 Windows 7 上使用 Python 2.7.12。
我正在寻找一种方法来在多处理中安全地并行打印,理想情况下但可以选择线程安全地。
/编辑:有趣的是,如果我在打印之前等待(但足够大),那么这些条就可以打印出来了:
# ...
def display(self, fp=None, width=79):
if not fp:
fp = sys.stdout
with write_lock:
sleep(1) # this fixes the issue by adding a delay
fp.write('\n' * self.position)
l_part = self.desc + ': '
bar = l_part + '#' * int((self.n / self.total) * (width - len(l_part)))
fp.write('\r' + bar + ' ' * (width - len(bar)))
fp.write(_term_move_up * self.position)
fp.flush()
# ...
我不知道这意味着什么结论。
【问题讨论】:
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不确定我理解正确。您是否要同时处理某些作业并在部分完成时打印进度条?进度是由您的子流程还是由您的主流程打印是否重要?
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@noxdafox 第一个问题是,第二个是,应该从子进程打印进度,这就是问题所在。从主进程来看,没有任何问题,因为不涉及并发。
标签: python multithreading multiprocessing race-condition