使用多个参数的字典使旧代码单线程代码适应多处理答案

【问题标题】：Adapting old code single-thread code to multiprocessing using a dictionary for multiple arguments使用多个参数的字典使旧代码单线程代码适应多处理
【发布时间】：2019-12-02 00:02:13
【问题描述】：

我有以下函数来并行化一些任务：

def parallelize(func, variable_args, proc_count=None):
    if proc_count is None:
        proc_count = multi.cpu_count()

    warnings.warn('You have {n_cpu} CPU. Tasks will be distributed over all.'.format(n_cpu=proc_count))

    pool = multi.Pool(processes=proc_count)
    result = pool.map(func, variable_args)
    pool.close()
    pool.join()
    return result

我有一堆看起来像这样的旧函数：

def some_old_function(that_,takes_,lots_of_,arguments_):
    do_stuff_single_thread()

到目前为止，我为“并行化”这些函数所做的工作是将它们重新编码为如下所示：

def some_old_function(dict_arg):
     that_ = dict_arg['that']
     takes_= dict_arg['takes_']
     ...
     do_stuff_single_thread()

最后调用：

parallelize(some_old_function, list_of_dict_args)

我之所以写，是因为我担心必须有一种比我上面选择的方式更“pythonic”的方式来做到这一点。

感谢我收到的任何建议。

【问题讨论】：

标签： python python-2.7 multiprocessing

【解决方案1】：

这是完全可用的。鉴于池工作者只接受一个参数，如果您在工作者内部调用的函数需要多个参数，则必须将其设为某种数据结构。

您也可以使用元组而不是字典，然后使用星号运算符。这使得调用更容易：

Python 2.7.16 (default, Apr 11 2019, 01:11:37) 
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> def test(a,b,c):
...     print a, b, c
... 
>>> args = (1, 2, 3)
>>> test(*args)
1 2 3

在这种情况下，您不必手动解压缩字典。但是您必须确保元组中的参数顺序正确且数量正确...

【讨论】：

【解决方案2】：

另一种涉及较少重写的方法是将您的单个参数的可迭代项（所有that_s、所有takes_s、所有lots_s 等各一个）、zip 放在一起，然后使用Pool 的starmap 方法，将tuples 解包为顺序位置参数。

或者，与其重新编码 some_old_function，不如制作一个简单的包装器，将 dict 解包为“真实”函数，例如

def some_old_function_wrapper(kwargs):
    return some_old_function(**kwargs)

您仍会像当前设计一样传递您的 list_of_dicts，但 some_old_function 将保持不变，并且您将让 Python 进行解包（这将比逐个参数查找的显式参数更快、更清晰)。

【讨论】：