多处理池传递附加参数 - Python

在使用多处理池时，我们有时需要将一些额外的参数传递给被并行化函数。这篇文章将介绍如何在 Python 中使用 multiprocessing 模块传递附加参数。

开始之前

在进一步讨论之前，让我们先明确一下一些基本概念和语法。

多处理池

多处理池是 Python 的 multiprocessing 模块提供的一个实现并行编程的方式。它允许我们利用多个进程来加速计算并使我们的程序更加高效。

multiprocessing.Pool.map()

multiprocessing.Pool.map() 是多处理池的一个常用函数，它可以将一个可迭代对象按顺序分配到多个进程进行处理，并返回处理后的结果。

map() 函数接收一个函数作为参数，这个函数将被并行执行，可以接收多个参数，并返回计算结果。

我们可以使用 map() 函数的第二个参数来传递额外的参数给被并行化的函数。

代码实现

让我们看看一个具体的例子。下面是一个简单的程序，它计算矩阵的行列式。

import numpy as np

def det(matrix):
    return np.linalg.det(matrix)

if __name__ == '__main__':
    matrices = [
        np.random.rand(3,3),
        np.random.rand(3,3),
        np.random.rand(3,3),
        np.random.rand(3,3)
    ]
    with multiprocessing.Pool() as pool:
        results = pool.map(det, matrices)
    print(results)

这个程序首先生成了一个包含 4 个随机矩阵的列表，然后使用 multiprocessing.Pool() 创建了一个多处理池。接下来，我们使用 pool.map() 函数并行地计算这些矩阵的行列式，并将结果保存在 results 变量中。最后，我们打印出计算结果。

这个程序很简洁，但我们还可以加入一些更多的功能。

传递额外参数

假设我们想给 det() 函数传递一个额外的参数，比如矩阵的名称。我们可以使用 partial 函数构造一个包装器来实现这个目的。代码如下：

import functools

def det(matrix, name):
    print(f'computing det({name})')
    return np.linalg.det(matrix)

if __name__ == '__main__':
    matrices = [
        (np.random.rand(3,3), 'matrix1'),
        (np.random.rand(3,3), 'matrix2'),
        (np.random.rand(3,3), 'matrix3'),
        (np.random.rand(3,3), 'matrix4')
    ]
    with multiprocessing.Pool() as pool:
        func = functools.partial(det, name='')
        results = pool.starmap(func, matrices)
    print(results)

我们将每个矩阵和它的名称打包成一个元组，然后将它们作为 map() 函数的参数。我们使用 functools.partial() 函数来创建一个带有一个空字符串参数的新函数，这个参数可以被我们修改为矩阵的名称。最后，我们使用 pool.starmap() 函数来执行这个新函数，并将结果保存在 results 变量中。

传递多个额外参数

如果我们要传递多个额外参数，可以将它们打包成一个元组再作为参数传递给 map() 函数。我们可以使用 functools.partial() 函数来构造一个带有元组参数的新函数。代码如下：

def det(matrix, name, threshold):
    print(f'computing det({name}) with threshold={threshold}')
    return np.linalg.det(matrix)

if __name__ == '__main__':
    matrices = [
        (np.random.rand(3,3), 'matrix1', 0.01),
        (np.random.rand(3,3), 'matrix2', 0.1),
        (np.random.rand(3,3), 'matrix3', 0.5),
        (np.random.rand(3,3), 'matrix4', 1)
    ]
    with multiprocessing.Pool() as pool:
        func = functools.partial(det, name='', threshold=0)
        results = pool.starmap(func, matrices)
    print(results)

这个程序和之前的程序类似，但我们这次还传递了一个表示矩阵计算精度的 threshold 参数。我们将它们和矩阵和名称一起打包成一个元组，并将它们作为参数传递给 map() 函数。和之前一样，我们使用 functools.partial() 函数来构造一个带有元组参数的新函数。最后，我们使用 pool.starmap() 函数来执行这个新函数，并将结果保存在 results 变量中。

总结

这篇文章介绍了如何在 Python 中使用 multiprocessing 模块传递附加参数。我们首先了解了几个基本概念和函数，然后看了几个具体的例子，包括如何传递单个参数和多个参数。这些知识对于进行并行编程是非常有用的。