在嵌套循环中使用multiprocessor.Pool的正确方法

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：问答

我正在使用multiprocessor.Pool（）模块来加速“令人尴尬的并行”循环。其实我有一个嵌套的循环，现在用multiprocessor.Pool加快内循环。例如，在不并行化循环的情况下，我的代码如下：

outer_array=[random_array1]
inner_array=[random_array2]
output=[empty_array]
for i in outer_array:
    for j in inner_array:
        output[j][i]=full_func(j,i)

使用并行化：

import multiprocessing
from functools import partial
outer_array=[random_array1]
inner_array=[random_array2]
output=[empty_array]
for i in outer_array:
    partial_func=partial(full_func,arg=i)     
    pool=multiprocessing.Pool() 
    output[:][i]=pool.map(partial_func,inner_array)
    pool.close()

我的主要问题是这是否正确，我应该在循环内包含multiprocessing.Pool（），或者是否应该在循环外创建池，即：

pool=multiprocessing.Pool() 
for i in outer_array:
     partial_func=partial(full_func,arg=i)     
     output[:][i]=pool.map(partial_func,inner_array)

另外，我不知道我是否应该包括线“pool.close（）”在第二实施例以上的每个循环的结束; 这样做的好处是什么？

谢谢！

回答：

理想情况下，你应该调用Pool()构造函数恰好一次-

不超过一遍。创建工作进程时，有大量的开销，你付出每次调用时的成本Pool()。由单一的创建过程Pool()调用呆在身边！当他们完成您赋予他们在程序的一部分工作，他们坚持围绕，等待

更多的 工作要做。

至于Pool.close()，你应该调用时-只有当-

你永远不会提交更多的工作的Pool实例。所以，Pool.close()当你的主要程序的并行部分完成通常称为。然后，当已经分配所有的工作已经完成了工作进程将终止。

这也是极好的实践呼叫Pool.join()等待工作进程终止。除了其他原因，往往是在并行代码（例外发生在上下文中只隐约涉及到你的主程序是做）报告异常没有很好的办法，并Pool.join()提供了一个同步点，可报告，发生在工作进程有些例外，你否则永远不会看到。

玩得开心 ：-）

以上是 在嵌套循环中使用multiprocessor.Pool的正确方法 的全部内容， 来源链接： utcz.com/qa/399513.html

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