python не сохраняет данные при многопроцессорности - PullRequest
Новая
       4

python не сохраняет данные при многопроцессорности

0 голосов
/ 27 мая 2020

Приведенный ниже сценарий выполняет следующие действия:

1) создает фрейм данных с 200 строками

2) сортирует df в список объектов, выполняя многопроцессорную обработку, так что каждое ядро ​​выполняет четверть df в свой собственный список

3) склеивает списки в большой список и печатает

проблема = список пуст, это почти как функция get_car_terms не вызывалась в каждом процессе без сообщения об ошибке 

import random
import psutil
import pandas as pd
import multiprocessing as mp

class car_term(): #object to go into list 
    def __init__(self, capcode, miles,months , cmprice, fmprice ):
        self.capcode = capcode
        self.months = months
        self.miles = miles
        self.cmprice = cmprice
        self.fmprice = fmprice

df_final = pd.DataFrame({'capcode':[],'months':[],'mileage':[],'cm':[],'fm':[]})

for i in range (200): # making dataframe to get data from
    df_final.append(pd.DataFrame({'capcode':[i],'months':[random.randint(1, 12)],'mileage':[random.randint(0, 10000)],'cm':[random.randint(5, 700)],'fm':[random.randint(15, 710)]}))


all_deals=[] # this is the list i want to put my objects into
def get_car_terms(data,mdb1,all_deals1):
    all_deals1.append(car_term(mdb1['capcode'][data],mdb1['mileage'][data],mdb1['months'][data],mdb1['cm'][data],mdb1['fm'][data])) # i make the objects with the dataframe like this
all_deals1a=[]   # individual lists for each proccessor
all_deals2a=[]
all_deals3a=[]
all_deals4a=[]
print("yo1")
if __name__ == "__main__":
    n_cpus = psutil.cpu_count() # number of cpus
    print(n_cpus) # i have 4 cpus
    if df_final.shape[0]%n_cpus == 0:
        for i in range(int(df_final.shape[0]/n_cpus)):

            ############# the problem is the get_car_terms function doesnt run below
            p1 = mp.Proccess(target = get_car_terms,args = (i+((df_final.shape[0]/n_cpus)*1), df_final,all_deals1a)) # each cpu sorts a quater of the dataframe into my objects list
            p2 = mp.Proccess(target = get_car_terms,args = (i+((df_final.shape[0]/n_cpus)*2), df_final,all_deals2a)) 
            p3 = mp.Proccess(target = get_car_terms,args = (i+((df_final.shape[0]/n_cpus)*3), df_final,all_deals3a))
            p4 = mp.Proccess(target = get_car_terms,args = (i+((df_final.shape[0]/n_cpus)*4), df_final,all_deals4a))
            p1.start()
            p2.start()
            p3.start()
            p4.start()
            p1.end()
            p2.end()
            p3.end()
            p4.end()
    all_deals.append(all_deals1a)   # group lists together
    all_deals.append(all_deals2a)
    all_deals.append(all_deals3a)
    all_deals.append(all_deals4a)

print("we did it")
print(len(all_deals))  # this should have 200 of my objects in it... it doesnt
for i in all_deals:
    print(i.capcode)

1 Ответ

0 голосов
/ 27 мая 2020

Вы вызвали .end() сразу после .start(), поэтому многопроцессорность не получила времени, необходимого для работы. Я бы порекомендовал запустить time.sleep(1) между началом и концом, чтобы дать им необходимое время.

...