如何在 Python 中实现多处理？

Question

我想在 Python 中使用多处理来对独立列表进行排序。

例如，我有一个 int 字典作为键，一个列表作为值。

我试图实现一个简单的程序，但我很难将排序后的列表再次存储在 defaultdict 中并将其返回给主模块。

from multiprocessing import Process

def fun(id, user_data):

    user_data.sort()

    return user_data

# users_data is a defaultdict of id as key and a list as a value

 

if __name__ == '__main__':

    for id,user_data in users_data.items():

        P= Process(target=fun,args=(id,user_data))

        P.start()

        P.join() 

Answer 1

您需要使用管理器在进程之间共享数据。此外，正如@Tomerikoo 在评论中提到的那样，您现在执行此操作的方式实际上不会导致多处理，因为P.join()脚本P.start()会暂停以让该进程完成，从而导致串行执行流程而不是并行处理。你可以这样做：from multiprocessing import Process, Managerdef sort_list(user_id, user_data, interprocess_dict):    user_data.sort()    interprocess_dict[user_id] = user_datausers_data = {}users_data[1] = [5, 2, 1]users_data[3] = [10, 12, 1]def main():    interprocess_dict = Manager().dict()    processes = []    for user_id, user_data in users_data.items():        proc = Process(target=sort_list, args=(user_id, user_data, interprocess_dict,))        processes.append(proc)        proc.start()    for proc in processes:        proc.join()        for user_id, user_data in interprocess_dict.items():        print('{}: {}'.format(user_id, user_data))if __name__ == '__main__':    main()编辑：最好将进程数限制为可用的硬件 CPU 单元数，因为对列表进行排序是 100% CPU 绑定操作。import multiprocessing as mpdef sort_list(user_id, user_data, interprocess_dict):    user_data.sort()    interprocess_dict[user_id] = user_datadef prepare_data():    users_data = {}    for i in range(1000):        users_data[i] = list(range(10000, 0, -1))    return users_datadef main():    # mp.set_start_method('spawn') # Only valid on OSX    interprocess_dict = mp.Manager().dict()    pool = mp.Pool(mp.cpu_count())    users_data = prepare_data()    for user_id, user_data in users_data.items():        pool.apply_async(sort_list, args = (user_id, user_data, interprocess_dict,))    pool.close()    pool.join()    for user_id, user_data in interprocess_dict.items():        print('{}: {}'.format(user_id, user_data))if __name__ == '__main__':    main()