工作池数据结构

Question

我想知道多处理模块中是否有本地实现，允许我将正在运行的进程存储在基于列表的结构中，并且每当进程完成执行时，它会自动从列表中删除。

在代码中它看起来像这样：

from multiprocessing import process

pool = [] # This data structure needs to prune non-running processes

class A(Process):
     def run():
         pass

for i in range(0, 10):
    worker = A().start()
    pool.append(worker)


# So if I want to iterate the pool now, It should only contain the alive processes

另一种管理方法是保留字典：

pool = {
    processId: processObject
}

然后使用 psutil 获取活动进程 ID：

current_process = psutil.Process()
children = current_process.children(recursive=False)

但是，一旦进程终止，字典中对象的大小是多少？

Answer 1

我不认为这种假设的自我更新结构是一个好主意，对于同一个reason，您不应该在迭代列表时修改它。在您对池进行迭代时，进程可能会被删除。

为了安全地迭代它，您需要一个快照，而这将使这种结构的全部工作变得毫无意义。当您需要更新您的池列表时，您最好明确地这样做，例如：

pool[:] = [p for p in pool if p.is_alive()] # p are your processes

或者，如果您想要所有进程范围内的活动子进程，而不仅仅是自定义池中的子进程：

[p for p in multiprocessing.active_children()]

您当然可以将它放在函数或方法中的某个位置，并在需要实际池列表时调用它。进程具有pid 属性，因此您不需要psutil 来获取进程ID。