Impossible de décaper <type 'instancemethod'> lors de l'utilisation de multiprocessing Pool.map ()

J'essaie d'utiliser multiprocessingla Pool.map()fonction de pour répartir le travail simultanément. Lorsque j'utilise le code suivant, cela fonctionne bien:

import multiprocessing

def f(x):
    return x*x

def go():
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)        
    print pool.map(f, range(10))


if __name__== '__main__' :
    go()

Cependant, lorsque je l'utilise dans une approche plus orientée objet, cela ne fonctionne pas. Le message d'erreur qu'il donne est:

PicklingError: Can't pickle <type 'instancemethod'>: attribute lookup
__builtin__.instancemethod failed

Cela se produit lorsque ce qui suit est mon programme principal:

import someClass

if __name__== '__main__' :
    sc = someClass.someClass()
    sc.go()

et voici ma someClassclasse:

import multiprocessing

class someClass(object):
    def __init__(self):
        pass

    def f(self, x):
        return x*x

    def go(self):
        pool = multiprocessing.Pool(processes=4)       
        print pool.map(self.f, range(10))

Quelqu'un sait-il quel pourrait être le problème ou comment y remédier facilement?

Le problème est que le multitraitement doit décaper les éléments pour les faire passer entre les processus, et les méthodes liées ne sont pas décapables. La solution de contournement (que vous considériez "facile" ou non ;-) consiste à ajouter l'infrastructure à votre programme pour permettre le décapage de telles méthodes, en l'enregistrant avec la méthode de bibliothèque standard copy_reg .

Par exemple, la contribution de Steven Bethard à ce fil (vers la fin du fil) montre une approche parfaitement réalisable pour permettre le picking / unpickling de méthode via copy_reg.

Toutes ces solutions sont laides car le multitraitement et le décapage sont interrompus et limités à moins que vous ne sortiez de la bibliothèque standard.

Si vous utilisez un fork de multiprocessingcalled pathos.multiprocesssing, vous pouvez directement utiliser des classes et des méthodes de classe dans les mapfonctions de multiprocessing . En effet, dillest utilisé à la place de pickleou cPickle, et dillpeut sérialiser presque tout en python.

pathos.multiprocessingfournit également une fonction de carte asynchrone… et il peut mapfonctionner avec plusieurs arguments (par exemple map(math.pow, [1,2,3], [4,5,6]))

Voir: Que peuvent faire le multitraitement et l'aneth ensemble?

et: http://matthewrocklin.com/blog/work/2013/12/05/Parallelism-and-Serialization/

>>> import pathos.pools as pp
>>> p = pp.ProcessPool(4)
>>> 
>>> def add(x,y):
...   return x+y
... 
>>> x = [0,1,2,3]
>>> y = [4,5,6,7]
>>> 
>>> p.map(add, x, y)
[4, 6, 8, 10]
>>> 
>>> class Test(object):
...   def plus(self, x, y): 
...     return x+y
... 
>>> t = Test()
>>> 
>>> p.map(Test.plus, [t]*4, x, y)
[4, 6, 8, 10]
>>> 
>>> p.map(t.plus, x, y)
[4, 6, 8, 10]

Et juste pour être explicite, vous pouvez faire exactement ce que vous vouliez faire en premier lieu, et vous pouvez le faire à partir de l'interprète, si vous le vouliez.

>>> import pathos.pools as pp
>>> class someClass(object):
...   def __init__(self):
...     pass
...   def f(self, x):
...     return x*x
...   def go(self):
...     pool = pp.ProcessPool(4)
...     print pool.map(self.f, range(10))
... 
>>> sc = someClass()
>>> sc.go()
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> 

Obtenez le code ici: https://github.com/uqfoundation/pathos

Vous pouvez également définir une __call__()méthode à l'intérieur de votre someClass(), qui appelle someClass.go()puis transmet une instance de someClass()au pool. Cet objet est picklable et il fonctionne très bien (pour moi) ...

Quelques limitations cependant à la solution de Steven Bethard:

Lorsque vous enregistrez votre méthode de classe en tant que fonction, le destructeur de votre classe est appelé de façon surprenante chaque fois que le traitement de votre méthode est terminé. Donc, si vous avez 1 instance de votre classe qui appelle n fois sa méthode, les membres peuvent disparaître entre 2 exécutions et vous pouvez obtenir un messagemalloc: *** error for object 0x...: pointer being freed was not allocated (par exemple, ouvrir le fichier membre) ou pure virtual method called, terminate called without an active exception(ce qui signifie que la durée de vie d'un objet membre que j'ai utilisé était plus courte que ce que je pensais). J'ai obtenu ceci quand il s'agit de n supérieur à la taille de la piscine. Voici un petit exemple:

from multiprocessing import Pool, cpu_count
from multiprocessing.pool import ApplyResult

# --------- see Stenven's solution above -------------
from copy_reg import pickle
from types import MethodType

def _pickle_method(method):
    func_name = method.im_func.__name__
    obj = method.im_self
    cls = method.im_class
    return _unpickle_method, (func_name, obj, cls)

def _unpickle_method(func_name, obj, cls):
    for cls in cls.mro():
        try:
            func = cls.__dict__[func_name]
        except KeyError:
            pass
        else:
            break
    return func.__get__(obj, cls)


class Myclass(object):

    def __init__(self, nobj, workers=cpu_count()):

        print "Constructor ..."
        # multi-processing
        pool = Pool(processes=workers)
        async_results = [ pool.apply_async(self.process_obj, (i,)) for i in range(nobj) ]
        pool.close()
        # waiting for all results
        map(ApplyResult.wait, async_results)
        lst_results=[r.get() for r in async_results]
        print lst_results

    def __del__(self):
        print "... Destructor"

    def process_obj(self, index):
        print "object %d" % index
        return "results"

pickle(MethodType, _pickle_method, _unpickle_method)
Myclass(nobj=8, workers=3)
# problem !!! the destructor is called nobj times (instead of once)

Production:

Constructor ...
object 0
object 1
object 2
... Destructor
object 3
... Destructor
object 4
... Destructor
object 5
... Destructor
object 6
... Destructor
object 7
... Destructor
... Destructor
... Destructor
['results', 'results', 'results', 'results', 'results', 'results', 'results', 'results']
... Destructor

le __call__ méthode n'est pas si équivalente, car [Aucun, ...] est lu à partir des résultats:

from multiprocessing import Pool, cpu_count
from multiprocessing.pool import ApplyResult

class Myclass(object):

    def __init__(self, nobj, workers=cpu_count()):

        print "Constructor ..."
        # multiprocessing
        pool = Pool(processes=workers)
        async_results = [ pool.apply_async(self, (i,)) for i in range(nobj) ]
        pool.close()
        # waiting for all results
        map(ApplyResult.wait, async_results)
        lst_results=[r.get() for r in async_results]
        print lst_results

    def __call__(self, i):
        self.process_obj(i)

    def __del__(self):
        print "... Destructor"

    def process_obj(self, i):
        print "obj %d" % i
        return "result"

Myclass(nobj=8, workers=3)
# problem !!! the destructor is called nobj times (instead of once), 
# **and** results are empty !

Donc, aucune des deux méthodes n'est satisfaisante ...

Il existe un autre raccourci que vous pouvez utiliser, bien qu'il puisse être inefficace selon le contenu de vos instances de classe.

Comme tout le monde l’a dit, le problème est que le multiprocessing code doit décaper les choses qu'il envoie aux sous-processus qu'il a démarrés et que le sélecteur ne fait pas de méthodes d'instance.

Cependant, au lieu d'envoyer la méthode d'instance, vous pouvez envoyer l'instance de classe réelle, plus le nom de la fonction à appeler, à une fonction ordinaire qui utilise ensuite getattrpour appeler la méthode d'instance, créant ainsi la méthode liée dans le Poolsous - processus. Cela revient à définir une __call__méthode, sauf que vous pouvez appeler plusieurs fonctions membres.

Voler le code @ EricH. De sa réponse et l'annoter un peu (je l'ai retapé d'où tous les changements de nom et ainsi de suite, pour une raison quelconque, cela semblait plus facile que le copier-coller :-)) pour illustrer toute la magie:

import multiprocessing
import os

def call_it(instance, name, args=(), kwargs=None):
    "indirect caller for instance methods and multiprocessing"
    if kwargs is None:
        kwargs = {}
    return getattr(instance, name)(*args, **kwargs)

class Klass(object):
    def __init__(self, nobj, workers=multiprocessing.cpu_count()):
        print "Constructor (in pid=%d)..." % os.getpid()
        self.count = 1
        pool = multiprocessing.Pool(processes = workers)
        async_results = [pool.apply_async(call_it,
            args = (self, 'process_obj', (i,))) for i in range(nobj)]
        pool.close()
        map(multiprocessing.pool.ApplyResult.wait, async_results)
        lst_results = [r.get() for r in async_results]
        print lst_results

    def __del__(self):
        self.count -= 1
        print "... Destructor (in pid=%d) count=%d" % (os.getpid(), self.count)

    def process_obj(self, index):
        print "object %d" % index
        return "results"

Klass(nobj=8, workers=3)

La sortie montre qu'en effet, le constructeur est appelé une fois (dans le pid d'origine) et le destructeur est appelé 9 fois (une fois pour chaque copie effectuée = 2 ou 3 fois par pool-worker-process selon les besoins, plus une fois dans l'original processus). C'est souvent OK, comme dans ce cas, car le sélecteur par défaut fait une copie de l'instance entière et (semi) la recopie secrètement - dans ce cas, en faisant:

obj = object.__new__(Klass)
obj.__dict__.update({'count':1})

- c'est pourquoi même si le destructeur est appelé huit fois dans les trois processus de travail, il compte de 1 à 0 à chaque fois - mais bien sûr, vous pouvez toujours avoir des ennuis de cette façon. Si nécessaire, vous pouvez fournir les vôtres __setstate__:

    def __setstate__(self, adict):
        self.count = adict['count']

dans ce cas par exemple.

Vous pouvez également définir une __call__()méthode à l'intérieur de votre someClass(), qui appelle someClass.go()puis transmet une instance de someClass()au pool. Cet objet est picklable et il fonctionne très bien (pour moi) ...

class someClass(object):
   def __init__(self):
       pass
   def f(self, x):
       return x*x

   def go(self):
      p = Pool(4)
      sc = p.map(self, range(4))
      print sc

   def __call__(self, x):   
     return self.f(x)

sc = someClass()
sc.go()

La solution de parisjohn ci-dessus fonctionne très bien avec moi. De plus, le code semble propre et facile à comprendre. Dans mon cas, il y a quelques fonctions à appeler en utilisant Pool, j'ai donc modifié le code de parisjohn un peu plus bas. J'ai fait un appel pour pouvoir appeler plusieurs fonctions, et les noms des fonctions sont passés dans l'argument dict à partir de go():

from multiprocessing import Pool
class someClass(object):
    def __init__(self):
        pass

    def f(self, x):
        return x*x

    def g(self, x):
        return x*x+1    

    def go(self):
        p = Pool(4)
        sc = p.map(self, [{"func": "f", "v": 1}, {"func": "g", "v": 2}])
        print sc

    def __call__(self, x):
        if x["func"]=="f":
            return self.f(x["v"])
        if x["func"]=="g":
            return self.g(x["v"])        

sc = someClass()
sc.go()

Une solution potentiellement triviale à cela est de passer à l'utilisation multiprocessing.dummy. Il s'agit d'une implémentation basée sur les threads de l'interface multitraitement qui ne semble pas avoir ce problème dans Python 2.7. Je n'ai pas beaucoup d'expérience ici, mais ce changement d'importation rapide m'a permis d'appeler apply_async sur une méthode de classe.

Quelques bonnes ressources sur multiprocessing.dummy:

https://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html#module-multiprocessing.dummy

http://chriskiehl.com/article/parallelism-in-one-line/

Dans ce cas simple, où someClass.fn'hérite pas de données de la classe et n'attache rien à la classe, une solution possible serait de les séparer f, afin qu'elles puissent être décapées:

import multiprocessing


def f(x):
    return x*x


class someClass(object):
    def __init__(self):
        pass

    def go(self):
        pool = multiprocessing.Pool(processes=4)       
        print pool.map(f, range(10))

Pourquoi ne pas utiliser des fonctions séparées?

def func(*args, **kwargs):
    return inst.method(args, kwargs)

print pool.map(func, arr)

J'ai rencontré ce même problème, mais j'ai découvert qu'il existe un encodeur JSON qui peut être utilisé pour déplacer ces objets entre les processus.

from pyVmomi.VmomiSupport import VmomiJSONEncoder

Utilisez ceci pour créer votre liste:

jsonSerialized = json.dumps(pfVmomiObj, cls=VmomiJSONEncoder)

Ensuite, dans la fonction mappée, utilisez-la pour récupérer l'objet:

pfVmomiObj = json.loads(jsonSerialized)

Mise à jour: au jour de la rédaction de ce document, les nommésTuples sont sélectionnables (à partir de python 2.7)

Le problème ici est que les processus enfants ne peuvent pas importer la classe de l'objet -dans ce cas, la classe P-, dans le cas d'un projet multimodèle, la classe P doit être importable partout où le processus enfant est utilisé

une solution rapide consiste à le rendre importable en l'affectant aux globaux ()

globals()["P"] = P