为什么我不能在 python 多处理中关闭池之前使用 join()

Question

我有一个类，它有一个方法可以进行一些并行计算并且经常被调用。因此，我希望我的池在类的构造函数中初始化一次，而不是在每次调用此方法时都创建一个新池。在这种方法中，我想使用 apply_async() 为所有工作进程启动一个任务，然后等待（阻塞）并聚合每个任务的结果。我的代码如下所示：

class Foo:
     def __init__(self, ...):
         # ...
         self.pool = mp.Pool(mp.cpu_count())

     def do_parallel_calculations(self, ...):
         for _ in range(mp.cpu_count()):
              self.pool.apply_async(calc_func, args=(...), callback=aggregate_result)
         
         # wait for results to be aggregated to a global var by the callback
         self.pool.join()  # <-- ValueError: Pool is still running
         
         # do something with the aggregated result of all worker processes

但是，当我运行它时，我在 self.pool.join() 中收到一个错误，上面写着：“ValueError：Pool is still running”。现在，在我看到的所有示例中，self.pool.close() 在 self.pool.join() 之前被调用，我认为这就是我收到此错误的原因，但我不想在那里关闭我的池下次调用此方法！我不能不使用 self.pool.join() 因为我需要一种方法来等待所有进程完成，并且我不想浪费地手动旋转，例如使用“while not global_flag: pass”。

我可以做些什么来实现我想要做的事情？为什么不让多处理让我加入一个仍然开放的池？这似乎是一件非常合理的事情。

Answer 1

让我们用一个真实的例子来具体说明：

import multiprocessing as mp


def calc_func(x):
    return x * x


class Foo:
    def __init__(self):
        self.pool = mp.Pool(mp.cpu_count())

    def do_parallel_calculations(self, values):
        results = []
        for value in values:
            results.append(self.pool.apply_async(calc_func, args=(value,)))
        for result in results:
            print(result.get())

if __name__ == '__main__':
    foo = Foo()
    foo.do_parallel_calculations([1,2,3])

Answer 2

我想我设法通过在 apply_async() 返回的 AsyncResult 对象上调用 get() 来做到这一点。于是代码变成了：

def do_parallel_calculations(self, ...):
     results = []
     for _ in range(mp.cpu_count()):
          results.append(self.pool.apply_async(calc_func, args=(...)))
     aggregated_result = 0
     for result in results:
          aggregated_result += result.get()

其中 calc_func() 返回单个任务结果，不需要回调和全局变量。

这并不理想，因为我以任意顺序等待它们，而不是按照它们实际完成的顺序（最有效的方法是减少结果），但由于我只有 4 个内核，因此几乎不应该很明显。