内部多处理池处理超时

Question

当我使用下面的代码池结果总是返回一个超时，是否有一些逻辑上不正确的我在做什么？

from multiprocessing import Pool, Process, cpu_count 

def add(num): 
    return num+1 

def add_wrap(num): 
    new_num = ppool.apply_async(add, [num]) 
    print new_num.get(timeout=3) 

ppool = Pool(processes=cpu_count()) 

test = Process(target=add_wrap, args=(5,)).start() 

我所知道的this bug，并会想到，它会一直固定在Python 2.6.4？

Answer 1

您不能在进程之间传递Pool对象。

如果您尝试此代码，Python将引发异常：'NotImplementedError：池对象不能在进程之间传递或被腌制。

from multiprocessing import Queue, Pool 

q = Queue() 
ppool = Pool(processes=2)              
q.put([ppool]) 
ppool = q.get() 

所以，如果你想要你的代码工作，只需在add_wrap方法中创建你的Pool对象。

from multiprocessing import Pool, Process, cpu_count 

def add(num): 
    return num+1 

def add_wrap(num): 
    ppool = Pool(processes=cpu_count()) 
    new_num = ppool.apply_async(add, [num]) 
    print new_num.get(timeout=3) 

test = Process(target=add_wrap, args=(5,)).start()