使用多处理.Pool具有异常处理

Question

from multiprocessing import Pool
def f(arg):
   if arg == 1:
       raise Exception("exception")
   return "hello %s" % arg
p = Pool(4)
res = p.map_async(f,(1,2,3,4))
p.close()
p.join()
res.get()

考虑这个人为的示例，我正在创建一个由4个工人组成的过程池，并在f()中分配工作。我的问题是：

我如何检索为参数2,3,4所做的成功工作(与此同时，请为参数1进行例外处理(？

代码只是给我的：

Traceback (most recent call last):
  File "process_test.py", line 13, in <module>
    res.get()
  File "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/multiprocessing/pool.py", line 567, in get
    raise self._value
Exception: exception

Answer 1

您也可以在工作功能中进行错误处理

def do_work(x):
    try:
        return (None, something_with(x))
    except Exception as e:
        return (e, None)
output = Pool(n).map(do_work, input)
for exc, result in output:
    if exc:
        handle_exc(exc)
    else:
        handle_result(result)

Answer 2

您可以使用imap函数。

iterator = p.imap(f, (1,2,3,4,5))
while True:
    try:
        print next(iterator)
    except StopIteration:
        break
    except Exception as error:
        print error