multiprocessing.Processに渡された関数の戻り値を回復するにはどうすればよいですか？

以下のコード例では、関数の戻り値を回復したいと思いますworker。これを行うにはどうすればよいですか？この値はどこに保存されますか？

コード例：

import multiprocessing

def worker(procnum):
    '''worker function'''
    print str(procnum) + ' represent!'
    return procnum


if __name__ == '__main__':
    jobs = []
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
        jobs.append(p)
        p.start()

    for proc in jobs:
        proc.join()
    print jobs

出力：

0 represent!
1 represent!
2 represent!
3 represent!
4 represent!
[<Process(Process-1, stopped)>, <Process(Process-2, stopped)>, <Process(Process-3, stopped)>, <Process(Process-4, stopped)>, <Process(Process-5, stopped)>]

に保存されているオブジェクトに関連する属性が見つからないようですjobs。

共有変数を使用して通信します。たとえば、次のようになります。

import multiprocessing

def worker(procnum, return_dict):
    '''worker function'''
    print str(procnum) + ' represent!'
    return_dict[procnum] = procnum


if __name__ == '__main__':
    manager = multiprocessing.Manager()
    return_dict = manager.dict()
    jobs = []
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,return_dict))
        jobs.append(p)
        p.start()

    for proc in jobs:
        proc.join()
    print return_dict.values()

@sega_saiが提案するアプローチの方が良いと思います。しかし、実際にはコード例が必要なので、次のようにします。

import multiprocessing
from os import getpid

def worker(procnum):
    print('I am number %d in process %d' % (procnum, getpid()))
    return getpid()

if __name__ == '__main__':
    pool = multiprocessing.Pool(processes = 3)
    print(pool.map(worker, range(5)))

戻り値を出力します：

I am number 0 in process 19139
I am number 1 in process 19138
I am number 2 in process 19140
I am number 3 in process 19139
I am number 4 in process 19140
[19139, 19138, 19140, 19139, 19140]

map（Python 2ビルトイン）に慣れている場合、これはそれほど難しくありません。それ以外の場合は、sega_Saiのリンクをご覧ください。。

必要なコードが少ないことに注意してください。（また、プロセスの再利用方法にも注意してください）。

この例は、multiprocessing.Pipeインスタンスのリストを使用して、任意の数のプロセスから文字列を返す方法を示しています。

import multiprocessing

def worker(procnum, send_end):
    '''worker function'''
    result = str(procnum) + ' represent!'
    print result
    send_end.send(result)

def main():
    jobs = []
    pipe_list = []
    for i in range(5):
        recv_end, send_end = multiprocessing.Pipe(False)
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i, send_end))
        jobs.append(p)
        pipe_list.append(recv_end)
        p.start()

    for proc in jobs:
        proc.join()
    result_list = [x.recv() for x in pipe_list]
    print result_list

if __name__ == '__main__':
    main()

出力：

0 represent!
1 represent!
2 represent!
3 represent!
4 represent!
['0 represent!', '1 represent!', '2 represent!', '3 represent!', '4 represent!']

このソリューションは、マルチプロセッシングよりも少ないリソースを使用します。

• パイプ
• 少なくとも1つのロック
• バッファ
• スレッド

または使用するmultiprocessing.SimpleQueue

• パイプ
• 少なくとも1つのロック

これらの各タイプのソースを確認することは非常に有益です。

どういうわけか、Queueどこででもこれを行う方法の一般的な例を見つけることができませんでした（Pythonのドキュメントの例でも複数のプロセスを生成しません）。

def add_helper(queue, arg1, arg2): # the func called in child processes
    ret = arg1 + arg2
    queue.put(ret)

def multi_add(): # spawns child processes
    q = Queue()
    processes = []
    rets = []
    for _ in range(0, 100):
        p = Process(target=add_helper, args=(q, 1, 2))
        processes.append(p)
        p.start()
    for p in processes:
        ret = q.get() # will block
        rets.append(ret)
    for p in processes:
        p.join()
    return rets

Queue子プロセスからの戻り値を格納するために使用できる、スレッドセーフなブロッキングキューです。したがって、各プロセスにキューを渡す必要があります。ここでそれほど明白ではないことは、esまたはキューがいっぱいになってすべてをブロックするget()前に、キューから削除する必要がjoinあるProcessことです。

オブジェクト指向の人向けの更新（Python 3.4でテスト済み）：

from multiprocessing import Process, Queue

class Multiprocessor():

    def __init__(self):
        self.processes = []
        self.queue = Queue()

    @staticmethod
    def _wrapper(func, queue, args, kwargs):
        ret = func(*args, **kwargs)
        queue.put(ret)

    def run(self, func, *args, **kwargs):
        args2 = [func, self.queue, args, kwargs]
        p = Process(target=self._wrapper, args=args2)
        self.processes.append(p)
        p.start()

    def wait(self):
        rets = []
        for p in self.processes:
            ret = self.queue.get()
            rets.append(ret)
        for p in self.processes:
            p.join()
        return rets

# tester
if __name__ == "__main__":
    mp = Multiprocessor()
    num_proc = 64
    for _ in range(num_proc): # queue up multiple tasks running `sum`
        mp.run(sum, [1, 2, 3, 4, 5])
    ret = mp.wait() # get all results
    print(ret)
    assert len(ret) == num_proc and all(r == 15 for r in ret)

Processusing から値を取得する方法を探している他の人のためにQueue：

import multiprocessing

ret = {'foo': False}

def worker(queue):
    ret = queue.get()
    ret['foo'] = True
    queue.put(ret)

if __name__ == '__main__':
    queue = multiprocessing.Queue()
    queue.put(ret)
    p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(queue,))
    p.start()
    print queue.get()  # Prints {"foo": True}
    p.join()

代わりにmultiprocessing.Poolクラスを使用し、メソッド.apply（）.apply_async（）、map（）を使用する必要があるようです

http://docs.python.org/library/multiprocessing.html?highlight=pool#multiprocessing.pool.AsyncResult

exit組み込みを使用して、プロセスの終了コードを設定できます。exitcodeプロセスの属性から取得できます。

import multiprocessing

def worker(procnum):
    print str(procnum) + ' represent!'
    exit(procnum)

if __name__ == '__main__':
    jobs = []
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
        jobs.append(p)
        p.start()

    result = []
    for proc in jobs:
        proc.join()
        result.append(proc.exitcode)
    print result

出力：

0 represent!
1 represent!
2 represent!
3 represent!
4 represent!
[0, 1, 2, 3, 4]

小石パッケージには、素敵な抽象化レバレッジありmultiprocessing.Pipe、これは非常に簡単になり：

from pebble import concurrent

@concurrent.process
def function(arg, kwarg=0):
    return arg + kwarg

future = function(1, kwarg=1)

print(future.result())

例：https : //pythonhosted.org/Pebble/#concurrent-decorators

上記からコピーした最も単純な例を単純化して、Py3.6で動作すると思います。最も簡単ですmultiprocessing.Pool：

import multiprocessing
import time

def worker(x):
    time.sleep(1)
    return x

pool = multiprocessing.Pool()
print(pool.map(worker, range(10)))

たとえばを使用して、プール内のプロセス数を設定できますPool(processes=5)。ただし、デフォルトではCPUカウントになるため、CPUにバインドされたタスクの場合は空白のままにします。（スレッドはほとんど待機しているため、CPUコアを共有できるため、I / Oバウンドタスクは多くの場合、スレッドに適しています。）チャンキングの最適化Poolも適用します。。

（ワーカーメソッドをメソッド内にネストすることはできないことに注意してください。ワーカーメソッドを最初にに呼び出すメソッド内に定義し、pool.mapすべてを自己完結型に保ちましたが、プロセスはそれをインポートできず、 "AttributeError ：ローカルオブジェクトouter_method..inner_method "をピクルできません。詳細はこちらは、クラス内ですることができます）。

（元の質問では印刷'represent!'ではなく印刷が指定されていましたがtime.sleep()、それがなければ、いくつかのコードが同時に実行されていなかったと思いました。）

Py3 ProcessPoolExecutorも2行です（.mapジェネレーターを返すので、必要ですlist()）：

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
with ProcessPoolExecutor() as executor:
    print(list(executor.map(worker, range(10))))

プレーンProcessesの場合：

import multiprocessing
import time

def worker(x, queue):
    time.sleep(1)
    queue.put(x)

queue = multiprocessing.SimpleQueue()
tasks = range(10)

for task in tasks:
    multiprocessing.Process(target=worker, args=(task, queue,)).start()

for _ in tasks:
    print(queue.get())

とSimpleQueueが必要な場合のみ使用してください。最初のループは、2番目のループがブロッキング呼び出しを行う前に、すべてのプロセスを開始します。電話する理由もないと思います。putgetqueue.getp.join()

簡単な解決策：

import multiprocessing

output=[]
data = range(0,10)

def f(x):
    return x**2

def handler():
    p = multiprocessing.Pool(64)
    r=p.map(f, data)
    return r

if __name__ == '__main__':
    output.append(handler())

print(output[0])

出力：

[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

Python 3を使用しconcurrent.futures.ProcessPoolExecutorている場合は、便利な抽象化として使用できます。

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

def worker(procnum):
    '''worker function'''
    print(str(procnum) + ' represent!')
    return procnum


if __name__ == '__main__':
    with ProcessPoolExecutor() as executor:
        print(list(executor.map(worker, range(5))))

出力：

0 represent!
1 represent!
2 represent!
3 represent!
4 represent!
[0, 1, 2, 3, 4]

関数からエラーコードを取得する必要があるため、vartecの回答を少し変更しました。（vertecに感謝!!!それは素晴らしいトリックです）

これはaでも実行できmanager.listますが、dictに入れてリストを保存する方が良いと思います。このようにして、リストが入力される順序がわからないため、関数と結果を保持します。

from multiprocessing import Process
import time
import datetime
import multiprocessing


def func1(fn, m_list):
    print 'func1: starting'
    time.sleep(1)
    m_list[fn] = "this is the first function"
    print 'func1: finishing'
    # return "func1"  # no need for return since Multiprocess doesnt return it =(

def func2(fn, m_list):
    print 'func2: starting'
    time.sleep(3)
    m_list[fn] = "this is function 2"
    print 'func2: finishing'
    # return "func2"

def func3(fn, m_list):
    print 'func3: starting'
    time.sleep(9)
    # if fail wont join the rest because it never populate the dict
    # or do a try/except to get something in return.
    raise ValueError("failed here")
    # if we want to get the error in the manager dict we can catch the error
    try:
        raise ValueError("failed here")
        m_list[fn] = "this is third"
    except:
        m_list[fn] = "this is third and it fail horrible"
        # print 'func3: finishing'
        # return "func3"


def runInParallel(*fns):  # * is to accept any input in list
    start_time = datetime.datetime.now()
    proc = []
    manager = multiprocessing.Manager()
    m_list = manager.dict()
    for fn in fns:
        # print fn
        # print dir(fn)
        p = Process(target=fn, name=fn.func_name, args=(fn, m_list))
        p.start()
        proc.append(p)
    for p in proc:
        p.join()  # 5 is the time out

    print datetime.datetime.now() - start_time
    return m_list, proc

if __name__ == '__main__':
    manager, proc = runInParallel(func1, func2, func3)
    # print dir(proc[0])
    # print proc[0]._name
    # print proc[0].name
    # print proc[0].exitcode

    # here you can check what did fail
    for i in proc:
        print i.name, i.exitcode  # name was set up in the Process line 53

    # here will only show the function that worked and where able to populate the 
    # manager dict
    for i, j in manager.items():
        print dir(i)  # things you can do to the function
        print i, j