如何在 Python 中使用 multiprocessing.pool 创建全局锁/信号量？

Question

我想限制子进程中的资源访问。比如-limit http downloads、disk io等。如何扩展这个基本代码来实现呢？

请分享一些基本的代码示例。

pool = multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count())
while job_queue.is_jobs_for_processing():
  for job in job_queue.pull_jobs_for_processing:
    pool.apply_async(do_job, callback = callback)
pool.close()
pool.join()

Answer 1

如果您正在访问资源，请使用全局信号量并获取它。例如：

import multiprocessing
from time import sleep

semaphore = multiprocessing.Semaphore(2)

def do_job(id):
    with semaphore:
        sleep(1)
    print("Finished job")

def main():
    pool = multiprocessing.Pool(6)
    for job_id in range(6):
        print("Starting job")
        pool.apply_async(do_job, [job_id])
    pool.close()
    pool.join()

if __name__ == "__main__":
    main()

这个程序每秒只完成两个作业，因为其他线程正在等待信号量。

Answer 2

在创建池时使用初始化器和 initargs 参数，以便在所有子进程中定义一个全局。

例如：

from multiprocessing import Pool, Lock
from time import sleep

def do_job(i):
    "The greater i is, the shorter the function waits before returning."
    with lock:
        sleep(1-(i/10.))
        return i

def init_child(lock_):
    global lock
    lock = lock_

def main():
    lock = Lock()
    poolsize = 4
    with Pool(poolsize, initializer=init_child, initargs=(lock,)) as pool:
        results = pool.imap_unordered(do_job, range(poolsize))
        print(list(results))

if __name__ == "__main__":
    main()

此代码将按升序（提交作业的顺序）打印出数字 0-3，因为它使用了锁。注释掉with lock: 行以查看它以降序打印出数字。

此解决方案适用于 windows 和 unix。但是，因为进程可以在 unix 系统上分叉，所以 unix 只需要在模块范围内声明全局变量。子进程获取父进程内存的副本，其中包括仍然有效的锁定对象。因此，初始化程序并不是严格需要的，但它可以帮助记录代码的预期工作方式。当 multiprocessing 能够通过 fork 创建进程时，以下也可以。

from multiprocessing import Pool, Lock
from time import sleep

lock = Lock()

def do_job(i):
    "The greater i is, the shorter the function waits before returning."
    with lock:
        sleep(1-(i/10.))
        return i

def main():
    poolsize = 4
    with Pool(poolsize) as pool:
        results = pool.imap_unordered(do_job, range(poolsize))
        print(list(results))

if __name__ == "__main__":
    main()