multiprocessing.Pool.map_async似乎并没有做任何事情吗？

问题描述：

因此，我正在开发一个应用程序，每次启动时都要检查〜50 GB的数据与哈希列表。显然这需要并行化，我不希望应用程序挂在“LOADING ...”屏幕上一分半钟。multiprocessing.Pool.map_async似乎并没有做任何事情吗？

我正在使用multiprocessing.Pool的map_async来处理这个;主线程调用map_async(checkfiles, path_hash_pairs, callback)并提供一个回调，告诉它在发现不匹配时发出警告。

麻烦是......没有任何反应。用我的任务管理器查看Python进程显示它们产生并立即终止而不做任何工作。他们从不打印任何东西，当然也不会打完电话。

该缩小的例子也表现出了同样的问题：

def printme(x): 
    time.sleep(1) 
    print(x) 
    return x**2 

if __name__ == "__main__": 
    l = list(range(0,512)) 

    def print_result(res): 
     print(res) 

    with multiprocessing.Pool() as p: 
     p.map_async(printme, l, callback=print_result) 
    p.join() 
    time.sleep(10)

运行它，...没有任何反应。交换map_async为map完全按预期工作。

我只是犯了一个愚蠢的错误或什么？

你是如何将上下文管理器应用到池的？这是我不知道的新东西吗？如果我运行你的代码，我会得到：'AttributeError：__exit__'，但是如果我手动管理池（map_async，关闭），一切正常。 –

答

让我们看看会发生：

您正在使用一个上下文管理器自动“关闭” Pool，但是，什么是重要的，如果你检查Pool.__exit__的源代码，你会发现：

def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): 
    self.terminate()

它只是拨打terminate而不是close。所以你仍然需要明确关闭Pool然后join它。

with multiprocessing.Pool() as p: 
    p.map_async(printme, l, callback=print_result) 
    p.close() 
    p.join()

但在这种情况下，使用上下文管理器是没有意义的，只是使用普通的形式：

p = multiprocessing.Pool() 
p.map_async(printme, l, callback=print_result) 
p.close() 
p.join()

，为什么它有map的作品？因为map将阻止util所有作品完成。

multiprocessing.Pool.map_async似乎并没有做任何事情吗？

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