PyTables
我正在尝试使用and读取一堆 HDF5 文件(“一堆”表示 N > 1000 个文件)multiprocessing
。基本上,我创建了一个类来读取我的数据并将其存储在 RAM 中;它在顺序模式下工作得非常好,我想并行化它以获得一些性能。
我现在尝试了一种虚拟方法,flatten()
为我的类创建一个新方法来并行文件读取。以下示例是我正在尝试做的简化示例。listf
是包含要读取的文件名称的字符串列表,nx
并且ny
是我要在文件中读取的数组的大小:
import numpy as np
import multiprocessing as mp
import tables
class data:
def __init__(self, listf, nx, ny, nproc=0):
self.listinc = []
for i in range(len(listf)):
self.listinc.append((listf[i], nx, ny))
def __del__(self):
del self.listinc
def get_dsets(self, tuple_inc):
listf, nx, ny = tuple_inc
x = np.zeros((nx, ny))
f = tables.openFile(listf)
x = np.transpose(f.root.x[:ny,:nx])
f.close()
return(x)
def flatten(self):
nproc = mp.cpu_count()*2
def worker(tasks, results):
for i, x in iter(tasks.get, 'STOP'):
print i, x
results.put(i, self.get_dsets(x))
tasks = mp.Queue()
results = mp.Queue()
manager = mp.Manager()
lx = manager.list()
for i, out in enumerate(self.listinc):
tasks.put((i, out))
for i in range(nproc):
mp.Process(target=worker, args=(tasks, results)).start()
for i in range(len(self.listinc)):
j, res = results.get()
lx.append(res)
for i in range(nproc):
tasks.put('STOP')
我尝试了不同的方法(包括,就像我在这个简单示例中所做的那样,使用 amanager
来检索数据),但我总是得到一个TypeError: an integer is required
.
我不使用 ctypes 数组,因为我真的不需要共享数组(我只想检索我的数据),并且在检索数据后,我想用 NumPy 来玩它。
任何想法、提示或帮助将不胜感激!
编辑:我得到的完整错误如下:
Process Process-341:
Traceback (most recent call last):
File "/usr/lib/python2.7/multiprocessing/process.py", line 258, in _bootstrap
self.run()
File "/usr/lib/python2.7/multiprocessing/process.py", line 114, in run
self._target(*self._args, **self._kwargs)
File "/home/toto/test/rd_para.py", line 81, in worker
results.put(i, self.get_dsets(x))
File "/usr/lib/python2.7/multiprocessing/queues.py", line 101, in put
if not self._sem.acquire(block, timeout):
TypeError: an integer is required