对使用 concurrent.futures.ProcessPoolExecutor 动态创建的函数的限制

Question

我正在尝试使用在其他函数中动态创建的函数进行一些多处理。如果提供给 ProcessPoolExecutor 的函数是模块级的，我似乎可以运行这些：

def make_func(a):
def dynamic_func(i):
return i, i**2 + a
return dynamic_func
f_dyns = [make_func(a) for a in range(10)]
def loopfunc(i):
return f_dyns[i](i)
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(3) as executor:
for i,r in executor.map(loopfunc, range(10)):
print(i,":",r)

输出：

0 : 0
1 : 2
2 : 6
3 : 12
4 : 20
5 : 30
6 : 42
7 : 56
8 : 72
9 : 90

但是，如果多处理由类函数启动，我无法做到这一点：

class Test:
def __init__(self,myfunc):
self.f = myfunc
def loopfunc(self,i):
return self.f(i)
def run(self):
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(3) as executor:
for i,r in executor.map(self.loopfunc, range(10)):
print(i,":",r)
o2 = Test(make_func(1))
o2.run()

输出：

Traceback (most recent call last):
File "/home/farmer/anaconda3/envs/general/lib/python3.6/multiprocessing/queues.py", line 234, in _feed
obj = _ForkingPickler.dumps(obj)
File "/home/farmer/anaconda3/envs/general/lib/python3.6/multiprocessing/reduction.py", line 51, in dumps
cls(buf, protocol).dump(obj)
AttributeError: Can't pickle local object 'make_func.<locals>.dynamic_func'

另一方面，如果我不使用动态生成的函数，我可以在类函数上运行多处理。有没有办法解决这个问题？我尝试将动态生成的函数添加到"全局"字典中，但这似乎没有帮助：

def make_func_glob(a):
def dynamic_func(i):
return i, i**2 + a
globals()['my_func_{0}'.format(a)] = dynamic_func
make_func_glob(1)
print("test:", my_func_1(3))
o3 = Test(my_func_1)
o3.run()

输出：

test: (3, 10)
Traceback (most recent call last):
File "/home/farmer/anaconda3/envs/general/lib/python3.6/multiprocessing/queues.py", line 234, in _feed
obj = _ForkingPickler.dumps(obj)
File "/home/farmer/anaconda3/envs/general/lib/python3.6/multiprocessing/reduction.py", line 51, in dumps
cls(buf, protocol).dump(obj)
AttributeError: Can't pickle local object 'make_func_glob.<locals>.dynamic_func'

所以python仍然认为它是一个本地对象，即使我把它添加到"globals"字典中。 像这样的"全局"想法会很好，我不需要任何花哨的东西。为了方便起见，我只是动态创建这些功能。我非常高兴它们成为全球对象。它们将始终由模块定义，只有一堆定义几乎相同的它们，因此以编程方式定义它们比手动将它们全部写出来更方便。所以我认为有可能以某种方式让python将它们识别为"真正的"函数，就像我通过"exec"定义它们一样。或者至少足够接近，我可以在我的并行化代码中使用它们。

Answer 1

正如错误消息所暗示的那样，它更多地与酸洗有关，而不是动态生成的函数。从 https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html#concurrent.futures.ProcessPoolExecutor

只能执行和返回可选取的对象。

从 https://docs.python.org/3/library/pickle.html#what-can-be-pickled-and-unpickled，可以腌制的函数种类：

在模块顶层定义的函数(使用 def，而不是 lambda)

这表明其他类型的功能不能被腌制。从问题中的代码中，一个不遵守此规则的函数跳出来：dynamic_func从...

def make_func(a):
def dynamic_func(i):
return i, i**2 + a
return dynamic_func

。你暗示这就是问题所在....

所以我本以为有可能以某种方式让python将它们识别为"真正的"函数

您可以！您可以将dynamic_func放在顶层，并使用partial而不是闭包......

from functools import partial
def dynamic_func(a, i):
return i, i**2 + a
def make_func(a):
return partial(dynamic_func, a)

所以完全...

import concurrent.futures
from functools import partial
def dynamic_func(a, i):
return i, i**2 + a
def make_func(a):
return partial(dynamic_func, a)
f_dyns = [make_func(a) for a in range(10)]
def loopfunc(i):
return f_dyns[i](i)

class Test:
def __init__(self, myfunc):
self.f = myfunc
def loopfunc(self, i):
return self.f(i)
def run(self):
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(3) as executor:
for i,r in executor.map(self.loopfunc, range(10)):
print(i,":",r)
o2 = Test(make_func(1))
o2.run()

但。。。为什么没有类的原始形式有效，我不知道。根据我的理解，它会试图腌制一个非顶级函数，所以我认为我的理解是有缺陷的。

Answer 2

答案不能解决所有情况。 对于考试：

def _picklable_func(func, *args, **kwargs):
myfunc = partial(func, *args)
return myfunc
def invoke_func():
mod_fun_str = "oh.mymodule.myfunc"
mod_name, func_name = mod_fun_str.rsplit('.', 1)
mod = importlib.import_module(mod_name)
func = getattr(mod, func_name)
future = self.threadpool.submit(func, *args, **kwargs) # feature.result() always return None
#future = self.threadpool.submit(_picklable_func(func, *args, **kwargs),  **kwargs) # this doesn't work too, 'myfunc' always returned None

if __name__=="__main__":
invoke_func()

问题是函数中的 future.result() invoke_func仍然总是返回 None。

# myfunc in oh.mymodule  module is 
def myfunc():
return "hello"