Python: Pathos Multiprocessing vs. class methods

Question

我试图通过多处理使用类方法来并行化代码。基本结构如下：

# from multiprocessing import Pool
from pathos.multiprocessing import ProcessingPool as Pool

class myclass(object):
    def __init__(self):
        #some code
    def mymethod(self):
        #more code
        return another_instance_of_myclass



def myfunc(myinstance,args):
    #some code   
    test=myinstance.mymethod()
    #more code
    return myresult #not an instance,just a number

p=Pool()

result = p.map(myfunc,listwithdata)

在正常的多处理失败后，我开始意识到Pickle和多处理的问题，所以我尝试用多处理.pathos. 但是，我仍然

^{pr2}$

还有很多错误泡菜.py. 除了这个实际的问题，我不太明白为什么除了myfunc的最终结果之外，还有什么会被腌制。在

Answer 1

pathos使用dill，dill序列化类的方式与python的{}模块不同。pickle通过引用序列化类。dill（默认情况下）直接序列化类，并且只能通过引用选择性地序列化。在

>>> import dill
>>> 
>>> class Foo(object):
...   def __init__(self, x):
...     self.x = x
...   def bar(self, y):
...     return self.x + y * z
...   z = 1
... 
>>> f = Foo(2)
>>> 
>>> dill.dumps(f)  # the dill default, explicitly serialize a class
'\x80\x02cdill.dill\n_create_type\nq\x00(cdill.dill\n_load_type\nq\x01U\x08TypeTypeq\x02\x85q\x03Rq\x04U\x03Fooq\x05h\x01U\nObjectTypeq\x06\x85q\x07Rq\x08\x85q\t}q\n(U\r__slotnames__q\x0b]q\x0cU\n__module__q\rU\x08__main__q\x0eU\x03barq\x0fcdill.dill\n_create_function\nq\x10(cdill.dill\n_unmarshal\nq\x11Uyc\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x03\x00\x00\x00C\x00\x00\x00s\x0f\x00\x00\x00|\x00\x00j\x00\x00|\x01\x00t\x01\x00\x14\x17S(\x01\x00\x00\x00N(\x02\x00\x00\x00t\x01\x00\x00\x00xt\x01\x00\x00\x00z(\x02\x00\x00\x00t\x04\x00\x00\x00selft\x01\x00\x00\x00y(\x00\x00\x00\x00(\x00\x00\x00\x00s\x07\x00\x00\x00<stdin>t\x03\x00\x00\x00bar\x04\x00\x00\x00s\x02\x00\x00\x00\x00\x01q\x12\x85q\x13Rq\x14c__builtin__\n__main__\nh\x0fNN}q\x15tq\x16Rq\x17U\x01zq\x18K\x01U\x07__doc__q\x19NU\x08__init__q\x1ah\x10(h\x11Uuc\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00C\x00\x00\x00s\r\x00\x00\x00|\x01\x00|\x00\x00_\x00\x00d\x00\x00S(\x01\x00\x00\x00N(\x01\x00\x00\x00t\x01\x00\x00\x00x(\x02\x00\x00\x00t\x04\x00\x00\x00selfR\x00\x00\x00\x00(\x00\x00\x00\x00(\x00\x00\x00\x00s\x07\x00\x00\x00<stdin>t\x08\x00\x00\x00__init__\x02\x00\x00\x00s\x02\x00\x00\x00\x00\x01q\x1b\x85q\x1cRq\x1dc__builtin__\n__main__\nh\x1aNN}q\x1etq\x1fRq utq!Rq")\x81q#}q$U\x01xq%K\x02sb.'
>>> dill.dumps(f, byref=True)  # the pickle default, serialize by reference
'\x80\x02c__main__\nFoo\nq\x00)\x81q\x01}q\x02U\x01xq\x03K\x02sb.'

不通过引用序列化要灵活得多。但是，在极少数情况下，使用引用会更好（在pickle构建在SwigPyObject上的东西时似乎就是这种情况）。在

我一直想（2年）把byref标志暴露给dump内部的dump调用，但还没有这样做。这样做应该很简单。我刚刚添加了一张罚单来这样做：https://github.com/uqfoundation/pathos/issues/58。在我做这件事的时候，打开dump和load函数的替换pathos使用这种方法，您可以使用定制的序列化程序（即扩展dill提供的序列化程序，或者使用其他序列化程序）。在

Answer 2

在多进程处理中，进程间通信需要串行化。Pickle在这方面做得不好，而是通过pip安装dill。详细信息（有一个不错的星际迷航的例子）可以在这里找到： http://matthewrocklin.com/blog/work/2013/12/05/Parallelism-and-Serialization/