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嗨stackoverflow用户，

我试着查了一下，但找不到答案：我本质上喜欢并行处理一个函数（独立进程！），并且该函数有一个可迭代的 ( x)和几个常量参数 ( k, d)。这是一个非常简化的示例：

from multiprocessing import *

def test_function(args):
    k = args[0]
    d = args[1]
    x = args[2]
    del args

    return k*x + d

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(processes=2)

    k = 3.
    d = 5.

    constants = [k,d]
    xvalues = range(0,10)
    result = [pool.apply_async(test_function, constants.append(i)) for i in xvalues]

    output = [r.get() for r in result]

    print output
    #I expect [5.0, 8.0, 11.0, 14.0, 17.0, 20.0, 23.0, 26.0, 29.0, 32.0]

这给了我以下错误消息：

Traceback (most recent call last):
  File "test_function.py", line 23, in <module>
    output = [r.get() for r in result]
  File "C:\Program Files\Python2.7\lib\multiprocessing\pool.py", line 528, in get
    raise self._value
TypeError: test_function() argument after * must be a sequence, not NoneType

所以我的问题是：

此错误消息实际上是什么意思？

如何修复它以获得预期的结果（参见代码示例的最后一行）？

对于调用 apply_sync 的线路是否有更好/工作/优雅的方式？

仅供参考：我是 python 新手，请多多包涵，如果我的帖子需要更多详细信息，请告诉我。

非常感谢您的任何建议！

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2 回答 2

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此错误消息实际上是什么意思？

该append方法返回的值总是None，因此在执行以下操作时：

pool.apply_async(test_function, constants.append(i))

您正在调用pool.apply_asynchwithNone作为args参数，但apply_asynch需要一个可迭代的参数。apply_asynch正在做的事情称为tuple-unpacking。

如何修复它以获得预期的结果？

要实现预期的输出，只需将 连接i到常量：

pool.apply_asynch(test_function, (constants + [i],))

对于调用 apply_sync 的线路是否有更好/工作/优雅的方式？

请注意，您必须将所有参数包装到一个元素元组中，因为您test_function接受一个参数。你可以这样修改它：

def test_function(k, d, x):
    # etc

并简单地使用：

pool.apply_asynch(test_function, constants + [i])

将使用-unpackingapply_asynch自动将其解包args到函数的三个参数中。tuple（仔细阅读Pool.apply和朋友的文档）。

对于调用 apply_sync 的线路是否有更好/工作/优雅的方式？

正如 Silas 所指出的，Pool.apply_asynch您应该使用Pool.maporPool.map_asynch方法，而不是使用值列表，它会为您做到这一点。

例如：

results = pool.map(test_function, [(constants + [i],) for i in xvalues])

但是请注意，在这种情况下test_function必须接受一个参数，因此您必须手动解压缩常量和x，就像您在问题中所做的那样。

此外，作为一般建议：

  • 在你test_function那里是绝对没有必要做的del args。它只会减慢函数的执行速度（非常少）。del谨慎使用，仅在需要时使用。

  • 您可以使用以下语法，而不是手动分配元组中的元素：

    k, d, x = args

    这相当于（可能稍慢）：

    k = args[0]
d = args[1]
x = args[2]
  • 使用调用这些简单的函数预计会大大降低速度。multiprocessing通信和同步进程的成本非常高，因此您必须避免调用简单的函数，并且尽可能尝试“分块”工作（例如，不要单独发送每个请求，而是一次向工作人员发送 100 个请求的列表争论）。
于 2013-09-16T18:01:42.913 回答
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constants.append(i) 返回 None ，您应该先附加值，然后constants用作第二个参数。

>>> constants = []
>>> i = 2
>>> bug_value = constants.append(i)
>>> constants
[2]
>>> bug_value is None
True
>>>

result = [pool.apply_async(test_function, constants+ [i]) for i in xvalues]确实使用

list + list 附加两个列表并返回结果列表。

于 2013-09-16T18:01:39.060 回答