python – 多处理全局变量更新未返回到父级

2019-09-15 10:55:36 阅读：124 来源： 互联网

我试图从子进程返回值,但遗憾的是这些值是不可取消的.所以我在线程模块中使用了全局变量并且成功但在使用多处理模块时无法检索子进程中完成的更新.我希望我错过了一些东西.

最终打印的结果始终与给定vars dataDV03和dataDV04的初始值相同.子进程正在更新这些全局变量,但这些全局变量在父级中保持不变.

import multiprocessing

# NOT ABLE to get python to return values in passed variables.

ants = ['DV03', 'DV04']
dataDV03 = ['', '']
dataDV04 = {'driver': '', 'status': ''}


def getDV03CclDrivers(lib):  # call global variable
    global dataDV03
    dataDV03[1] = 1
    dataDV03[0] = 0

# eval( 'CCL.' + lib + '.' +  lib + '( "DV03" )' ) these are unpicklable instantiations

def getDV04CclDrivers(lib, dataDV04):   # pass global variable
    dataDV04['driver'] = 0  # eval( 'CCL.' + lib + '.' +  lib + '( "DV04" )' )


if __name__ == "__main__":

    jobs = []
    if 'DV03' in ants:
        j = multiprocessing.Process(target=getDV03CclDrivers, args=('LORR',))
        jobs.append(j)

    if 'DV04' in ants:
        j = multiprocessing.Process(target=getDV04CclDrivers, args=('LORR', dataDV04))
        jobs.append(j)

    for j in jobs:
        j.start()

    for j in jobs:
        j.join()

    print 'Results:\n'
    print 'DV03', dataDV03
    print 'DV04', dataDV04

我无法发布我的问题所以会尝试编辑原文.

这是不可拾取的对象：

In [1]: from CCL import LORR
In [2]: lorr=LORR.LORR('DV20', None)
In [3]: lorr
Out[3]: <CCL.LORR.LORR instance at 0x94b188c>

这是我使用multiprocessing.Pool将实例返回给父级时返回的错误：

Thread getCcl (('DV20', 'LORR'),)
Process PoolWorker-1:
Traceback (most recent call last):
File "/alma/ACS-10.1/casa/lib/python2.6/multiprocessing/process.py", line 232, in _bootstrap
self.run()
File "/alma/ACS-10.1/casa/lib/python2.6/multiprocessing/process.py", line 88, in run
self._target(*self._args, **self._kwargs)
File "/alma/ACS-10.1/casa/lib/python2.6/multiprocessing/pool.py", line 71, in worker
put((job, i, result))
File "/alma/ACS-10.1/casa/lib/python2.6/multiprocessing/queues.py", line 366, in put
return send(obj)
UnpickleableError: Cannot pickle <type 'thread.lock'> objects

In [5]: dir(lorr)
Out[5]:
['GET_AMBIENT_TEMPERATURE',
 'GET_CAN_ERROR',
 'GET_CAN_ERROR_COUNT',
 'GET_CHANNEL_NUMBER',
 'GET_COUNT_PER_C_OP',
 'GET_COUNT_REMAINING_OP',
 'GET_DCM_LOCKED',
 'GET_EFC_125_MHZ',
 'GET_EFC_COMB_LINE_PLL',
 'GET_ERROR_CODE_LAST_CAN_ERROR',
 'GET_INTERNAL_SLAVE_ERROR_CODE',
 'GET_MAGNITUDE_CELSIUS_OP',
 'GET_MAJOR_REV_LEVEL',
 'GET_MINOR_REV_LEVEL',
 'GET_MODULE_CODES_CDAY',
 'GET_MODULE_CODES_CMONTH',
 'GET_MODULE_CODES_DIG1',
 'GET_MODULE_CODES_DIG2',
 'GET_MODULE_CODES_DIG4',
 'GET_MODULE_CODES_DIG6',
 'GET_MODULE_CODES_SERIAL',
 'GET_MODULE_CODES_VERSION_MAJOR',
 'GET_MODULE_CODES_VERSION_MINOR',
 'GET_MODULE_CODES_YEAR',
 'GET_NODE_ADDRESS',
 'GET_OPTICAL_POWER_OFF',
 'GET_OUTPUT_125MHZ_LOCKED',
 'GET_OUTPUT_2GHZ_LOCKED',
 'GET_PATCH_LEVEL',
 'GET_POWER_SUPPLY_12V_NOT_OK',
 'GET_POWER_SUPPLY_15V_NOT_OK',
 'GET_PROTOCOL_MAJOR_REV_LEVEL',
 'GET_PROTOCOL_MINOR_REV_LEVEL',
 'GET_PROTOCOL_PATCH_LEVEL',
 'GET_PROTOCOL_REV_LEVEL',
 'GET_PWR_125_MHZ',
 'GET_PWR_25_MHZ',
 'GET_PWR_2_GHZ',
 'GET_READ_MODULE_CODES',
 'GET_RX_OPT_PWR',
 'GET_SERIAL_NUMBER',
 'GET_SIGN_OP',
 'GET_STATUS',
 'GET_SW_REV_LEVEL',
 'GET_TE_LENGTH',
 'GET_TE_LONG_FLAG_SET',
 'GET_TE_OFFSET_COUNTER',
 'GET_TE_SHORT_FLAG_SET',
 'GET_TRANS_NUM',
 'GET_VDC_12',
 'GET_VDC_15',
 'GET_VDC_7',
 'GET_VDC_MINUS_7',
 'SET_CLEAR_FLAGS',
 'SET_FPGA_LOGIC_RESET',
 'SET_RESET_AMBSI',
 'SET_RESET_DEVICE',
 'SET_RESYNC_TE',
 'STATUS',
 '_HardwareDevice__componentName',
 '_HardwareDevice__hw',
 '_HardwareDevice__stickyFlag',
 '_LORRBase__logger',
 '__del__',
 '__doc__',
 '__init__',
 '__module__',
 '_devices',
 'clearDeviceCommunicationErrorAlarm',
 'getControlList',
 'getDeviceCommunicationErrorCounter',
 'getErrorMessage',
 'getHwState',
 'getInternalSlaveCanErrorMsg',
 'getLastCanErrorMsg',
 'getMonitorList',
 'hwConfigure',
 'hwDiagnostic',
 'hwInitialize',
 'hwOperational',
 'hwSimulation',
 'hwStart',
 'hwStop',
 'inErrorState',
 'isMonitoring',
 'isSimulated']

In [6]:

解决方法:

当您使用多处理来打开第二个进程时,会创建一个全新的Python实例,它具有自己的全局状态.不共享该全局状态,因此子进程对全局变量所做的更改对于父进程是不可见的.

此外,多处理提供的大多数抽象都使用pickle来传输数据.使用代理must be pickleable传输的所有数据;其中包括Manager provides的所有对象.相关引文(我的重点)：

Ensure that the arguments to the methods of proxies are picklable.

(在经理部分)：

Other processes can access the shared objects by using proxies.

队列还需要可选择的数据;文档没有这么说,但快速测试证实了这一点：

import multiprocessing
import pickle

class Thing(object):
    def __getstate__(self):
        print 'got pickled'
        return self.__dict__
    def __setstate__(self, state):
        print 'got unpickled'
        self.__dict__.update(state)

q = multiprocessing.Queue()
p = multiprocessing.Process(target=q.put, args=(Thing(),))
p.start()
print q.get()
p.join()

输出：

$python mp.py 
got pickled
got unpickled
<__main__.Thing object at 0x10056b350>

如果您真的无法挑选数据,那么可能对您有用的一种方法是找到将其存储为ctype对象的方法;对记忆的引用可以是passed to a child process.这对我来说似乎很狡猾;我从来没有这样做过.但它可能是一个可能的解决方案.

鉴于您的更新,您似乎需要了解更多有关LORR内部的信息. LORR是一类吗？你可以从中继承吗？它是其他东西的子类吗？什么是MRO？ (尝试LORR .__ mro__并在输出后发布它.)如果它是纯python对象,则可以对其进行子类化,创建__setstate__和__getstate__以启用pickle.

另一种方法可能是弄清楚如何从LORR实例中获取相关数据并通过简单的字符串传递它.既然你说你真的只想调用对象的方法,为什么不使用Queues来回发送消息呢？换句话说,就像这样(示意性地)：

Main Process              Child 1                       Child 2
                          LORR 1                        LORR 2 
child1_in_queue     ->    get message 'foo'
                          call 'foo' method
child1_out_queue    <-    return foo data string
child2_in_queue                   ->                    get message 'bar'
                                                        call 'bar' method
child2_out_queue                  <-                    return bar data string

标签：python,multiprocessing
来源： https://codeday.me/bug/20190915/1804716.html

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