マルチプロセッシング：tqdmを使用して進行状況バーを表示する

私のコードをより「Pythonic」かつより高速にするために、「マルチプロセッシング」とマップ関数を使用して、a）関数とb）反復の範囲を送信します。

埋め込まれたソリューション（つまり、tqdm.tqdm（range（0、30）の範囲で直接tqdmを呼び出す）は、マルチプロセッシングでは機能しません（以下のコードで定式化）。

進行状況バーは0〜100％の範囲で表示されますが（Pythonがコードを読み取るときは？）、マップ関数の実際の進行状況は表示されません。

「マップ」機能がどのステップにあるかを示す進行状況バーを表示するにはどうすればよいですか？

from multiprocessing import Pool
import tqdm
import time

def _foo(my_number):
   square = my_number * my_number
   time.sleep(1)
   return square 

if __name__ == '__main__':
   p = Pool(2)
   r = p.map(_foo, tqdm.tqdm(range(0, 30)))
   p.close()
   p.join()

ヘルプや提案は大歓迎です...

処理された値の反復子を返すmapではなくimapを使用します。

from multiprocessing import Pool
import tqdm
import time

def _foo(my_number):
   square = my_number * my_number
   time.sleep(1)
   return square 

if __name__ == '__main__':
   with Pool(2) as p:
      r = list(tqdm.tqdm(p.imap(_foo, range(30)), total=30))

解決策が見つかりました：注意してください！マルチプロセッシングにより、推定時間（ループごとの反復、合計時間など）が不安定になる可能性がありますが、進行状況バーは完全に機能します。

注：プールのコンテキストマネージャーは、Pythonバージョン3.3からのみ使用できます。

from multiprocessing import Pool
import time
from tqdm import *

def _foo(my_number):
   square = my_number * my_number
   time.sleep(1)
   return square 

if __name__ == '__main__':
    with Pool(processes=2) as p:
        max_ = 30
        with tqdm(total=max_) as pbar:
            for i, _ in enumerate(p.imap_unordered(_foo, range(0, max_))):
                pbar.update()

p_tqdm代わりに使用できます。

https://github.com/swansonk14/p_tqdm

from p_tqdm import p_map
import time

def _foo(my_number):
   square = my_number * my_number
   time.sleep(1)
   return square 

if __name__ == '__main__':
   r = p_map(_foo, list(range(0, 30)))

遅くなって申し訳ありませんが、必要なのが並行マップのみの場合、最新バージョン（tqdm>=4.42.0）には次の機能が組み込まれています。

from tqdm.contrib.concurrent import process_map  # or thread_map
import time

def _foo(my_number):
   square = my_number * my_number
   time.sleep(1)
   return square 

if __name__ == '__main__':
   r = process_map(_foo, range(0, 30), max_workers=2)

参照：https : //tqdm.github.io/docs/contrib.concurrent/およびhttps://github.com/tqdm/tqdm/blob/master/examples/parallel_bars.py

XaviMartínezの回答に基づいて、関数を記述しましたimap_unordered_bar。imap_unordered処理バーが表示されることだけが異なるのと同じ方法で使用できます。

from multiprocessing import Pool
import time
from tqdm import *

def imap_unordered_bar(func, args, n_processes = 2):
    p = Pool(n_processes)
    res_list = []
    with tqdm(total = len(args)) as pbar:
        for i, res in tqdm(enumerate(p.imap_unordered(func, args))):
            pbar.update()
            res_list.append(res)
    pbar.close()
    p.close()
    p.join()
    return res_list

def _foo(my_number):
    square = my_number * my_number
    time.sleep(1)
    return square 

if __name__ == '__main__':
    result = imap_unordered_bar(_foo, range(5))

import multiprocessing as mp
import tqdm


some_iterable = ...

def some_func():
    # your logic
    ...


if __name__ == '__main__':
    with mp.Pool(mp.cpu_count()-2) as p:
        list(tqdm.tqdm(p.imap(some_func, iterable), total=len(iterable)))

これは、並列実行関数から結果を取得する必要がある場合の私の見解です。この関数はいくつかのことを行います（詳細については別の投稿があります）が、重要な点は、タスク保留キューとタスク完了キューがあることです。ワーカーは保留中のキューの各タスクを完了すると、タスク完了キューに結果を追加します。tqdmプログレスバーを使用して、チェックをタスク完了キューにラップできます。ここでのメッセージはタスク完了キューを監視し、結果が表示されるたびに進行状況バーを更新するためのものなので、ここではdo_work（）関数の実装は使用していません。

def par_proc(job_list, num_cpus=None, verbose=False):

# Get the number of cores
if not num_cpus:
    num_cpus = psutil.cpu_count(logical=False)

print('* Parallel processing')
print('* Running on {} cores'.format(num_cpus))

# Set-up the queues for sending and receiving data to/from the workers
tasks_pending = mp.Queue()
tasks_completed = mp.Queue()

# Gather processes and results here
processes = []
results = []

# Count tasks
num_tasks = 0

# Add the tasks to the queue
for job in job_list:
    for task in job['tasks']:
        expanded_job = {}
        num_tasks = num_tasks + 1
        expanded_job.update({'func': pickle.dumps(job['func'])})
        expanded_job.update({'task': task})
        tasks_pending.put(expanded_job)

# Set the number of workers here
num_workers = min(num_cpus, num_tasks)

# We need as many sentinels as there are worker processes so that ALL processes exit when there is no more
# work left to be done.
for c in range(num_workers):
    tasks_pending.put(SENTINEL)

print('* Number of tasks: {}'.format(num_tasks))

# Set-up and start the workers
for c in range(num_workers):
    p = mp.Process(target=do_work, args=(tasks_pending, tasks_completed, verbose))
    p.name = 'worker' + str(c)
    processes.append(p)
    p.start()

# Gather the results
completed_tasks_counter = 0

with tqdm(total=num_tasks) as bar:
    while completed_tasks_counter < num_tasks:
        results.append(tasks_completed.get())
        completed_tasks_counter = completed_tasks_counter + 1
        bar.update(completed_tasks_counter)

for p in processes:
    p.join()

return results

このアプローチはシンプルで機能します。

from multiprocessing.pool import ThreadPool
import time
from tqdm import tqdm

def job():
    time.sleep(1)
    pbar.update()

pool = ThreadPool(5)
with tqdm(total=100) as pbar:
    for i in range(100):
        pool.apply_async(job)
    pool.close()
    pool.join()