Pool.map在4次迭代后挂起

Question

我不熟悉Python和多处理。我想批量转换一堆文件，所以我想尝试多处理。Pool和map（）的概念似乎足够简单，但似乎不起作用。我已经在下面将它简化为一个测试程序，但其要点是：它将经过4次迭代（池中的每个进程），然后挂起。以下是测试代码：

import multiprocessing, logging
import os
import sys

mpl = multiprocessing.log_to_stderr()
mpl.setLevel(logging.INFO)

def chill(t):
    cmd  = '/bin/sleep'
    args = (cmd,str(t))
    print >>sys.stderr, os.getpid(), args
    os.execv(cmd, args)

if __name__ == "__main__" :
    times = [ 1 ] * 100
    pool = multiprocessing.Pool(1)  # change this for more processes
    pool.map(chill, times)
    pool.close()
    pool.join()

当我运行它时，它在第四次迭代后挂起。增加进程数只会使其挂起为进程数的4倍。这个“4”有什么神奇之处？我做错了什么？

Answer 1

问题是os.execv替换了子进程，因此父进程和子进程之间的常规握手丢失了。如果进程意外退出，mp将重新启动进程并发送另一个块。您可能已经在多重处理模块中发现了一个错误，因为它在这种异常情况下继续发送数据到进程，然后挂起等待永远不会到达的任务完成。

解决方案是使用诸如子流程之类的函数。调用对要运行的代码执行完整的fork和exec。这样子进程就可以灵活地将结果传递回父进程。

通过对测试程序进行一些更改，可以更清楚地看到这个问题。

import multiprocessing, logging
import os
import sys
import subprocess as subp

mpl = multiprocessing.log_to_stderr()
mpl.setLevel(logging.INFO)

def chill(args):
    i, t = args
    cmd  = '/bin/sleep'
    args = (cmd,str(t))
    print >>sys.stderr, i, os.getpid(), args
    os.execv(cmd, args)
#    subp.call(['/bin/sleep', str(t)])

if __name__ == "__main__" :
    times = [(i,1) for i in range(100)]
    pool = multiprocessing.Pool(1)  # change this for more processes
    pool.map(chill, times)
    pool.close()
    pool.join()

map已将工作分成4个块，然后在最后一个块后挂起

[INFO/PoolWorker-1] child process calling self.run()
0 9204 ('/bin/sleep', '1')
[INFO/PoolWorker-2] child process calling self.run()
25 9208 ('/bin/sleep', '1')
[INFO/PoolWorker-3] child process calling self.run()
50 9209 ('/bin/sleep', '1')
[INFO/PoolWorker-4] child process calling self.run()
75 9210 ('/bin/sleep', '1')
[INFO/PoolWorker-5] child process calling self.run()