实例属性不会使用多处理持久化

Question

我遇到了实例不保留对属性的更改，甚至不保留创建的新属性的问题。我想我已经将范围缩小到我的脚本利用了多处理这一事实，并且我认为当脚本返回到主线程时，不会“记住”发生在单独进程线程中的实例的更改。基本上，我有几组数据需要并行处理。数据存储为属性，并通过类中的几种方法进行更改。在处理结束时，我希望返回到主线程并连接来自每个对象实例的数据。但是，如上所述，当我尝试在并行处理位完成后使用数据访问实例属性时，那里什么也没有。就好像在多处理位期间制定的任何更改都被“遗忘”了。有没有明显的解决方案来解决这个问题？或者我是否需要重建我的代码来返回处理过的数据，而不仅仅是将其更改/存储为实例属性？我想另一种解决方案是序列化数据，然后在必要时重新读取它，而不仅仅是将其保存在内存中。这里可能值得注意的是，我使用的是pathos模块而不是 python 的multiprocessing模块。我遇到了一些关于酸洗的错误，类似于这里：Python multiprocessing PicklingError: Can't pickle <type 'function'>。我的代码分为几个模块，如上所述，数据处理方法包含在一个类中。对不起，文字墙。编辑这是我的代码：import importlibimport pandas as pdfrom pathos.helpers import mpfrom provider import Provider# list of data providers ... length is arbitraryoperating_providers = ['dataprovider1', 'dataprovider2', 'dataprovider3']# create provider objects for each operating providerprovider_obj_list = []for name in operating_providers:    loc     = 'providers.%s' % name    module  = importlib.import_module(loc)    provider_obj = Provider(module)    provider_obj_list.append(provider_obj)processes = []for instance in provider_obj_list:    process = mp.Process(target = instance.data_processing_func)    process.daemon = True    process.start()    processes.append(process)for process in processes:    process.join()# now that data_processing_func is complete for each set of data, # stack all the datastack = pd.concat((instance.data for instance in provider_obj_list))我有许多模块（它们的名称在 中列出operating_providers）包含特定于它们的数据源的属性。这些模块被迭代导入并传递给 Provider 类的新实例，我在单独的模块 ( provider) 中创建了该实例。我将每个 Provider 实例附加到一个列表 ( provider_obj_list)，然后迭代地创建调用实例方法的单独进程instance.data_processing_func。这个函数做一些数据处理（每个实例访问完全不同的数据文件），并在此过程中创建新的实例属性，当并行处理完成时我需要访问这些属性。我尝试使用多线程而不是多处理——在这种情况下，我的实例属性保持不变，这就是我想要的。但是，我不确定为什么会发生这种情况——我必须研究线程与多处理之间的差异。谢谢你的帮助！

Answer 1

这是一些示例代码，展示了如何执行我在评论中概述的内容。我无法测试它，因为我没有provider或没有pathos安装，但它应该让你对我的建议有一个很好的了解。

import importlib

from pathos.helpers import mp

from provider import Provider

def process_data(loc):

    module  = importlib.import_module(loc)

    provider_obj = Provider(module)

    provider_obj.data_processing_func()

if __name__ == '__main__':

    # list of data providers ... length is arbitrary

    operating_providers = ['dataprovider1', 'dataprovider2', 'dataprovider3']

    # create list of provider locations for each operating provider

    provider_loc_list = []

    for name in operating_providers:

        loc = 'providers.%s' % name

        provider_loc_list.append(loc)

    processes = []

    for loc in provider_loc_list:

        process = mp.Process(target=process_data, args=(loc,))

        process.daemon = True

        process.start()

        processes.append(process)

    for process in processes:

        process.join()