Многопроцессорная обработка Python: возможно ли иметь пул внутри пула?

Question

У меня есть модуль A, который выполняет базовое отображение / сокращение, беря данные и отправляя их в модули B, C, D и т. Д. Для анализа, а затем объединяя их результаты.

Но похоже, что модули B, C, D и т. Д. Сами не могут создать пул многопроцессорной обработки, иначе я получаю

AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children

Можно ли распараллелить эти задания другим способом?

Для ясности, вот (n, по общему признанию, плохой) пример с ребенком. (Я бы обычно пробовал / ловил, но ты понял суть.)

A.py:

  import B
  from multiprocessing import Pool

  def main():
    p = Pool()
    results = p.map(B.foo,range(10))
    p.close()
    p.join()
    return results


B.py:

  from multiprocessing import Pool

  def foo(x):
    p = Pool()
    results = p.map(str,x)
    p.close()
    p.join()
    return results

Answer 1

Можно ли иметь бассейн внутри бассейна?

Да, это возможно, хотя это может быть плохой идеей, если вы не хотите собрать армию зомби. Из Python Process Pool не демонический?:

import multiprocessing.pool
from contextlib import closing
from functools import partial

class NoDaemonProcess(multiprocessing.Process):
    # make 'daemon' attribute always return False
    def _get_daemon(self):
        return False
    def _set_daemon(self, value):
        pass
    daemon = property(_get_daemon, _set_daemon)

# We sub-class multiprocessing.pool.Pool instead of multiprocessing.Pool
# because the latter is only a wrapper function, not a proper class.
class Pool(multiprocessing.pool.Pool):
    Process = NoDaemonProcess

def foo(x, depth=0):
    if depth == 0:
        return x
    else:
        with closing(Pool()) as p:
            return p.map(partial(foo, depth=depth-1), range(x + 1))

if __name__ == "__main__":
    from pprint import pprint
    pprint(foo(10, depth=2))

Выход

[[0],
 [0, 1],
 [0, 1, 2],
 [0, 1, 2, 3],
 [0, 1, 2, 3, 4],
 [0, 1, 2, 3, 4, 5],
 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6],
 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]]

concurrent.futures поддерживает его по умолчанию:

# $ pip install futures # on Python 2
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor as Pool
from functools import partial

def foo(x, depth=0):
    if depth == 0:
        return x
    else:
        with Pool() as p:
            return list(p.map(partial(foo, depth=depth-1), range(x + 1)))

if __name__ == "__main__":
    from pprint import pprint
    pprint(foo(10, depth=2))

Он производит тот же результат.

Можно ли распараллелить эти задания другим способом?

Да. Например, посмотрите, как celery позволяет создать сложный рабочий процесс.