Jupyter notebook 永远不会使用多处理（Python 3）完成处理

Question

Jupyter 笔记本

我基本上在使用多处理模块，我还在学习多处理的功能。我正在使用 Dusty Phillips 的书，这段代码属于它。

import multiprocessing  
import random
from multiprocessing.pool import Pool

def prime_factor(value):
    factors = []
    for divisor in range(2, value-1):
        quotient, remainder = divmod(value, divisor)
        if not remainder:
            factors.extend(prime_factor(divisor))
            factors.extend(prime_factor(quotient))
            break
        else:
            factors = [value]
    return factors

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool()
    to_factor = [ random.randint(100000, 50000000) for i in range(20)]
    results = pool.map(prime_factor, to_factor)
    for value, factors in zip(to_factor, results):
        print("The factors of {} are {}".format(value, factors))

在 Windows PowerShell（不是 jupyter notebook）上，我看到以下内容

Process SpawnPoolWorker-5:
Process SpawnPoolWorker-1:
AttributeError: Can't get attribute 'prime_factor' on <module '__main__' (built-in)>

我不知道为什么单元格永远不会结束运行？

Answer 1

严格来说，即使添加了if __name__="__main__"，Windows Jupyter Notebook 也不支持 Python 多处理。

Windows 10 中的一种解决方法是将 Windows 浏览器与 WSL 中的 Jupyter 服务器连接。

您可以获得与 Linux 相同的体验。

您可以手动设置或参考https://github.com/mszhanyi/gemini中的脚本

Answer 2

为了处理让多进程在 Jupyter 会话中运行良好的许多怪癖，我创建了一个库 mpify，它允许一次性执行多进程函数，并使用简单的 API 将内容从笔记本传递到子进程.

Jupyter shell 进程本身可以作为工作进程参与。用户可以选择从所有工作人员那里收集结果，也可以只从其中一个人那里收集结果。

这里是：

https://github.com/philtrade/mpify

在底层，它使用multiprocess——一个来自标准pythonmultiprocessing库的积极支持的分支——允许在笔记本中本地定义的变量/函数，可以在子进程中访问。它还使用spawn start 方法，如果子进程要使用多个 GPU（这是一个越来越常见的用例），这是必要的。它使用Process() 而不是Pool()，来自multiprocess API。

用户可以提供自定义上下文管理器来获取资源，设置/拆除围绕函数执行的执行环境。我提供了一个示例上下文管理器来支持 PyTorch 的分布式数据并行 (DDP) 设置，以及更多关于如何在 Jupyter 中使用 DDP 在多个 GPU 上训练 fastai v2 的示例。

欢迎大家分享错误报告、PR、用例。

绝不是一个花哨/强大的库，mpify 只打算支持单主机/多进程类型的分布式设置，并且只是生成-执行-终止。它也不支持持久的进程池和花哨的任务调度——ipyparallel 或 dask 已经做到了。

我希望它对那些在 Jupyter + 多处理方面苦苦挣扎的人有用，而且对于多 GPU 也是如此。谢谢。

Answer 3

执行函数无需手动将其写入单独的文件：

我们可以将要处理的任务动态写入临时文件，导入并执行函数。

from multiprocessing import Pool
from functools import partial
import inspect

def parallal_task(func, iterable, *params):

    with open(f'./tmp_func.py', 'w') as file:
        file.write(inspect.getsource(func).replace(func.__name__, "task"))

    from tmp_func import task

    if __name__ == '__main__':
        func = partial(task, params)
        pool = Pool(processes=8)
        res = pool.map(func, iterable)
        pool.close()
        return res
    else:
        raise "Not in Jupyter Notebook"

然后我们可以像这样在笔记本单元格中简单地调用它：

def long_running_task(params, id):
    # Heavy job here
    return params, id

data_list = range(8)

for res in parallal_task(long_running_task, data_list, "a", 1, "b"):
    print(res) 

输出：

('a', 1, 'b') 0
('a', 1, 'b') 1
('a', 1, 'b') 2
('a', 1, 'b') 3
('a', 1, 'b') 4
('a', 1, 'b') 5
('a', 1, 'b') 6
('a', 1, 'b') 7

注意：如果您正在使用 Anaconda，并且想查看繁重任务的进度，可以在 long_running_task() 中使用 print()。打印的内容将显示在 Anaconda Prompt 控制台中。

Answer 4

似乎 Jupyter notebook 中的问题与不同的 ide 中的问题是设计功能。因此，我们必须将函数（prime_factor）写入不同的文件并导入模块。此外，我们必须注意调整。例如，就我而言，我已将函数编码到名为 defs.py 的文件中

def prime_factor(value):
    factors = []
    for divisor in range(2, value-1):
        quotient, remainder = divmod(value, divisor)
        if not remainder:
            factors.extend(prime_factor(divisor))
            factors.extend(prime_factor(quotient))
            break
        else:
            factors = [value]
    return factors

然后在 jupyter notebook 中我写了以下几行

import multiprocessing  
import random
from multiprocessing import Pool
import defs



if __name__ == '__main__':
    pool = Pool()
    to_factor = [ random.randint(100000, 50000000) for i in range(20)]
    results = pool.map(defs.prime_factor, to_factor)
    for value, factors in zip(to_factor, results):
        print("The factors of {} are {}".format(value, factors))

这解决了我的问题