Python多重处理apply_async永远不会在Windows 7上返回结果

Question

我正在尝试遵循一个非常简单的多处理示例：

import multiprocessing as mp

def cube(x):
    return x**3

pool    = mp.Pool(processes=2)
results = [pool.apply_async(cube, args=x) for x in range(1,7)]

但是，在我的Windows机器上，我无法获得结果（在ubuntu 12.04LTS上，它运行正常）。

如果我检查results，则会看到以下内容：

[<multiprocessing.pool.ApplyResult object at 0x01FF0910>,
 <multiprocessing.pool.ApplyResult object at 0x01FF0950>,
 <multiprocessing.pool.ApplyResult object at 0x01FF0990>,
 <multiprocessing.pool.ApplyResult object at 0x01FF09D0>,
 <multiprocessing.pool.ApplyResult object at 0x01FF0A10>,
 <multiprocessing.pool.ApplyResult object at 0x01FF0A50>]

如果我跑步，results[0].ready()我总能得到False。

如果我运行results[0].get()python解释器冻结，则等待获取永远不会出现的结果。

该示例非常简单，因此我认为这是与OS相关的低级错误（我在Windows 7上）。但是也许其他人有更好的主意？

Answer 1

这里有两个错误。首先，在Windows上运行时，必须声明Pool内部if __name__ == "__main__":保护。其次，即使只传递一个参数，也必须给关键字参数传递一个序列。所以放在一起：args

import multiprocessing as mp

def cube(x):
    return x**3

if __name__ == "__main__":
    pool    = mp.Pool(processes=2)
    results = [pool.apply_async(cube, args=(x,)) for x in range(1,7)]
    print([result.get() for result in results])

输出：

[1, 8, 27, 64, 125, 216]

编辑：

哦，正如moarningsun提到的multiprocessing
那样，在交互式解释器中不能很好地工作：

注意

此软件包中的功能要求该__main__模块可由子级导入。编程指南中对此进行了介绍，但是这里值得指出。这意味着某些示例（例如multiprocessing.Pool示例）在交互式解释器中将不起作用。

因此，您实际上需要将代码作为脚本执行才能正确测试。