动态创建函数的限制concurrent.futures.ProcessPoolExecu

Question

我试图用我在其他函数中动态创建的函数来做一些多处理。如果发送给ProcessPoolExecutor的函数是模块级的，我似乎可以运行这些函数：

def make_func(a):
    def dynamic_func(i):
        return i, i**2 + a
    return dynamic_func

f_dyns = [make_func(a) for a in range(10)]
def loopfunc(i):
    return f_dyns[i](i)

with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(3) as executor:
    for i,r in executor.map(loopfunc, range(10)):
        print(i,":",r)

输出：

^{pr2}$

但是，如果多处理是由类函数启动的，则无法执行此操作：

class Test:
    def __init__(self,myfunc):
        self.f = myfunc

    def loopfunc(self,i):
        return self.f(i)

    def run(self):
        with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(3) as executor:
            for i,r in executor.map(self.loopfunc, range(10)):
                print(i,":",r)

o2 = Test(make_func(1))
o2.run()

输出：

Traceback (most recent call last):
  File "/home/farmer/anaconda3/envs/general/lib/python3.6/multiprocessing/queues.py", line 234, in _feed
    obj = _ForkingPickler.dumps(obj)
  File "/home/farmer/anaconda3/envs/general/lib/python3.6/multiprocessing/reduction.py", line 51, in dumps
    cls(buf, protocol).dump(obj)
AttributeError: Can't pickle local object 'make_func.<locals>.dynamic_func'

另一方面，如果不使用动态生成的函数，我可以对类函数运行多处理。有什么办法吗？我尝试将动态生成的函数添加到“globals”字典中，但似乎没有帮助：

def make_func_glob(a):
    def dynamic_func(i):
        return i, i**2 + a
    globals()['my_func_{0}'.format(a)] = dynamic_func

make_func_glob(1)
print("test:", my_func_1(3))
o3 = Test(my_func_1)
o3.run()

输出：

test: (3, 10)
Traceback (most recent call last):
  File "/home/farmer/anaconda3/envs/general/lib/python3.6/multiprocessing/queues.py", line 234, in _feed
    obj = _ForkingPickler.dumps(obj)
  File "/home/farmer/anaconda3/envs/general/lib/python3.6/multiprocessing/reduction.py", line 51, in dumps
    cls(buf, protocol).dump(obj)
AttributeError: Can't pickle local object 'make_func_glob.<locals>.dynamic_func'

所以python仍然认为它是一个本地对象，即使我把它添加到了“globals”dict中，像这样的“globals”想法就可以了，我不需要任何花哨的东西。为了方便起见，我只是动态地创建这些函数。如果它们能成为全球性的物体，我会非常高兴的。它们总是由模块定义的，其中只有一堆具有几乎相同的定义，因此以编程方式定义它们比手动编写它们更方便。所以我认为有可能让python将它们识别为“真”函数，就像我通过“exec”定义它们一样。或者至少可以在并行代码中使用它们。在

Answer 1

正如错误消息所示，它更多地与pickle有关，而不是动态生成的函数。来自https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html#concurrent.futures.ProcessPoolExecutor

only picklable objects can be executed and returned.

从https://docs.python.org/3/library/pickle.html#what-can-be-pickled-and-unpickled可以提取的函数种类：

functions defined at the top level of a module (using def, not lambda)

这意味着其他种类的功能不能被腌制。从问题中的代码中跳出一个不符合此函数的函数：dynamic_func来自。。。在

def make_func(a):
    def dynamic_func(i):
        return i, i**2 + a
    return dynamic_func

…你暗示这就是问题所在。。。。在

So I would have thought it was possible to somehow get python to recognise them as "true" functions

你可以的！您可以将dynamic_func放在顶层，并使用partial而不是闭包。。。在

^{pr2}$

所以全部。。。在

import concurrent.futures
from functools import partial

def dynamic_func(a, i):
    return i, i**2 + a

def make_func(a):
    return partial(dynamic_func, a)

f_dyns = [make_func(a) for a in range(10)]
def loopfunc(i):
    return f_dyns[i](i)


class Test:
    def __init__(self, myfunc):
        self.f = myfunc

    def loopfunc(self, i):
        return self.f(i)

    def run(self):
        with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(3) as executor:
            for i,r in executor.map(self.loopfunc, range(10)):
                print(i,":",r)

o2 = Test(make_func(1))
o2.run()

但是。。。我不知道为什么原来不上课的形式有效。根据我的理解，这可能是在试图对一个非顶级函数进行处理，所以我认为我的理解是有缺陷的。在