循环中的多处理，“池未运行”错误答案

【问题标题】：Multiprocessing in a loop, "Pool not running" error循环中的多处理，“池未运行”错误
【发布时间】：2020-05-27 23:59:33
【问题描述】：

我正在尝试循环运行一些计算，每个计算都会创建、使用和关闭一个池。但是计算只运行一次，然后抛出一个错误：“Pool not running”。旧的当然没有运行，但是不应该创建新的吗？

下面是一个简化的例子，类似于我的代码。更奇怪的是，在我的实际代码计算中，在崩溃之前运行了 7 次，所以我真的很困惑是什么问题。任何建议表示赞赏！

from pathos.multiprocessing import ProcessingPool as Pool

def add_two(number):  
    return (number + 2)

def parallel_function(numbers):
    pool = Pool(10)
    result = pool.imap(add_two, numbers)
    pool.close()
    pool.join()    
    return(result)

sets=[
    [1, 2, 3],
    [2, 3, 4],
    [3, 4, 5]
]

for one_set in sets:
    x = parallel_function(one_set)
    for i in x:
        print(i)

【问题讨论】：

this 是您要找的吗？
不完全是。在此示例中，当我使用不同的池（通常具有不同数量的进程）时，他们希望在一个池中进行所有计算。关闭“parallel_function”内的池对我来说很重要，因为它将单独使用

标签： python multiprocessing python-multiprocessing pathos

【解决方案1】：

这是一个pathos 限制，它使用单例模式实现池。

这是相关的issue ticket。

我建议您使用另一个 Pool of Workers 实现。

【讨论】：

哇，没想到会是这样！您对改用什么有什么建议吗？
只要你没有特殊需求，内置的multiprocessing.Pool和concurrent.futures.ProcessPoolExecutor就可以了。如果这些不能满足您的需求，您可以查看pebble 或billiard

【解决方案2】：

以下假设 pathos 的行为与多处理相同。如果您使用多处理，以下将是问题。

问题是您的函数在 imap 完成之前关闭了池：

def parallel_function(numbers):
    pool = Pool(10)
    result = pool.imap(add_two, numbers)
    pool.close()
    pool.join()    
    return(result)

这应该写成：

def parallel_function(numbers):
    with Pool(10) as pool:
       yield from pool.imap(add_two, numbers)

【讨论】：