Python并行编程

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介绍

在之前的章节中,我们见识了如何用线程实现并发的应用。本章节将会介绍基于进程的并行。本章的重点将会集中在Python的 multiprocessingmpi4py 这两个模块上。

multiprocessing 是Python标准库中的模块,实现了共享内存机制,也就是说,可以让运行在不同处理器核心的进程能读取共享内存。

mpi4py 库实现了消息传递的编程范例(设计模式)。简单来说,就是进程之间不靠任何共享信息来进行通讯(也叫做shared nothing),所有的交流都通过传递信息代替。

这方面与使用共享内存通讯,通过加锁或类似机制实现互斥的技术行成对比。在信息传递的代码中,进程通过 send()receive 进行交流。

在Python多进程的官方文档中,明确指出 multiprocessing 模块要求,使用此模块的函数的main模块对子类来说必须是可导入的( https://docs.python.org/3.3/library/multiprocessing.html )。

__main__ 在IDLE中并不是可以导入的,即使你在IDLE中将文件当做一个脚本来运行。为了能正确使用此模块,本章我们将在命令行使用下面的命令运行脚本: :

python multiprocessing example.py

这里, multiprocessing_example.py 是脚本的文件名。本章使用的解释器是Python3.3(实际上使用Python2.7也是可以的)。

(译者注,抱歉,这段译者无法理解原文和Python文档的意思。不过通过实验,我发现要多进程运行一个函数,这个函数必须从外部文件导入。比如说下面这样就不行:
>>> from multiprocessing import Pool
>>> p = Pool(5)
>>> def f(x):
...     return x*x
...
>>> p.map(f, [1,2,3])
Process PoolWorker-1:
Process PoolWorker-2:
Process PoolWorker-3:
Traceback (most recent call last):
AttributeError: 'module' object has no attribute 'f'
AttributeError: 'module' object has no attribute 'f'
AttributeError: 'module' object has no attribute 'f'
上面脚本来自Python官网文档。如果稍作修改,将需要多进程运行的目标函数放到文件里导入运行,就没有问题了:
In [1]: from multiprocessing import Pool

In [2]: p = Pool(5)

In [4]: import func

In [5]: p.map(func.f, [1,2,3])
Out[5]: [1, 4, 9]

译者注结束)