3

我正在使用多处理池来管理 tesseract 进程（缩微胶片的 OCRing 页面）。很多时候，在一个包含 20 个 tesseract 进程的池中，有几页会更难 OCR，因此这些进程比其他进程花费的时间要长得多。同时，池只是挂起，大多数 CPU 都没有被利用。我希望让这些落后者继续下去，但我也想启动更多进程来填满现在闲置的许多其他 CPU，而这几个粘性页面正在完成。我的问题：有没有办法加载新进程来利用那些空闲的 CPU。换句话说，可以在等待整个池完成之前将池中的空位填满吗？

我可以使用星图的异步版本，然后在当前池下降到一定数量的活动进程时加载一个新池。但这似乎不优雅。根据需要自动保持在进程中的插槽会更优雅。

这是我的代码现在的样子：

def getMpBatchMap(fileList, commandTemplate, concurrentProcesses):
    mpBatchMap = []
    for i in range(concurrentProcesses):
        fileName = fileList.readline()
        if fileName:
            mpBatchMap.append((fileName, commandTemplate))
    return mpBatchMap

def executeSystemProcesses(objFileName, commandTemplate):
    objFileName = objFileName.strip()
    logging.debug(objFileName)
    objDirName = os.path.dirname(objFileName)
    command = commandTemplate.substitute(objFileName=objFileName, objDirName=objDirName)
    logging.debug(command)
    subprocess.call(command, shell=True)

def process(FILE_LIST_FILENAME, commandTemplateString, concurrentProcesses=3):
    """Go through the list of files and run the provided command against them,
    one at a time. Template string maps the terms $objFileName and $objDirName.

    Example:
    >>> runBatchProcess('convert -scale 256 "$objFileName" "$objDirName/TN.jpg"')
    """
    commandTemplate = Template(commandTemplateString)
    with open(FILE_LIST_FILENAME) as fileList:
        while 1:
            # Get a batch of x files to process
            mpBatchMap = getMpBatchMap(fileList, commandTemplate, concurrentProcesses)
            # Process them
            logging.debug('Starting MP batch of %i' % len(mpBatchMap))
            if mpBatchMap:
                with Pool(concurrentProcesses) as p:
                    poolResult = p.starmap(executeSystemProcesses, mpBatchMap)
                    logging.debug('Pool result: %s' % str(poolResult))
            else:
                break
4

1 回答 1

2

你在这里混合了一些东西。池始终保持许多指定的进程处于活动状态。只要您不手动或通过离开上下文管理器的 with 块来关闭池，您就不需要用进程重新填充池，因为它们不会去任何地方。

您可能想说的是“任务”，即这些流程可以处理的任务。任务是您传递给池方法的迭代的每个进程块。是的，有一种方法可以在处理所有先前排队的任务之前将池中的空闲进程用于新任务。您已经为此选择了正确的工具，即池方法的异步版本。您所要做的就是重新应用某种异步池方法。

from multiprocessing import Pool
import os

def busy_foo(x):
    x = int(x)
    for _ in range(x):
        x - 1
    print(os.getpid(), ' returning: ', x)
    return x

if __name__ == '__main__':

    arguments1 = zip([222e6, 22e6] * 2)
    arguments2 = zip([111e6, 11e6] * 2)

    with Pool(4) as pool:

        results = pool.starmap_async(busy_foo, arguments1)
        results2 = pool.starmap_async(busy_foo, arguments2)

        print(results.get())
        print(results2.get())

示例输出：

3182  returning:  22000000
3185  returning:  22000000
3185  returning:  11000000
3182  returning:  111000000
3182  returning:  11000000
3185  returning:  111000000
3181  returning:  222000000
3184  returning:  222000000
[222000000, 22000000, 222000000, 22000000]
[111000000, 11000000, 111000000, 11000000]

Process finished with exit code 0

请注意，以更简单的任务结束的进程 3182 和 3185 立即从第二个参数列表中的任务开始，而无需等待 3181 和 3184 首先完成。

如果出于某种原因，您真的想在每个进程处理了一定数量的任务后使用新进程，则maxtasksperchild可以使用Pool. 在那里，您可以指定池应在多少任务后用新进程替换旧进程。此参数的默认值为None，因此池默认情况下不会替换进程。

于 2018-10-03T01:18:24.470 回答