python multiprocessing遇到Can’t pickle instancemethod问题

rfyiamcool2016年1月18日 0 Comments

遇到一个坑，Can’t pickle instancemethod …

前言:

今天写了一个小脚本，因为涉及到cpu运算的事件，所以用了多进程. 因为大量复用了以前的类，就遇到了奇怪的问题。我这里就不暴露我的业务代码，临时写了个小demo供大家测试下。

文章写的不是很严谨，欢迎来喷，另外该文后续有更新的，请到原文地址查看更新。

http://xiaorui.cc/2016/01/18/python-multiprocessing%E9%81%87%E5%88%B0cant-pickle-instancemethod%E9%97%AE%E9%A2%98/

#blog: xiaorui.cc

import time

import multiprocessing

class Go():

def run(self,args):

print 'end'

print args

pool = multiprocessing.Pool(processes=1)

pool.apply_async(Go().run,(60,))

pool.close()

pool.join()

然后你会遇到下面的报错信息: >

Exception in thread Thread-2:
Traceback (most recent call last):
File “/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/threading.py”, line 810, in __bootstrap_inner
self.run()
File “/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/threading.py”, line 763, in run
self.__target(*self.__args, **self.__kwargs)
File “/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/multiprocessing/pool.py”, line 342, in _handle_tasks
put(task)
PicklingError: Can’t pickle <type ‘instancemethod’>: attribute lookup __builtin__.instancemethod failed

我们看下multiprocessing pool.py的源码，纠结下哪里出的问题.

#blog: xiaorui.cc

#入口函数.

def apply_async(self, func, args=(), kwds={}, callback=None):

assert self._state == RUN

result = ApplyResult(self._cache, callback)

self._taskqueue.put(([(result._job, None, func, args, kwds)], None))

return result

def worker(inqueue, outqueue, initializer=None, initargs=(), maxtasks=None):

put = outqueue.put #put函数

@staticmethod

def _handle_tasks(taskqueue, put, outqueue, pool):

for taskseq, set_length in iter(taskqueue.get, None):

i = -1

for i, task in enumerate(taskseq):

if thread._state:

debug('task handler found thread._state != RUN')

break

try:

put(task) #这里报错....

except IOError:

debug('could not put task on queue')

PicklingError: Can’t pickle <type ‘instancemethod’>: attribute lookup __builtin__.instancemethod failed 这个报错给出的信息很明显… 不知道这算是multiprocessing的坑，还是pickle的坑. 看了些stackoverflow回复，貌似在python3.4解决了这类问题.

我们首先要明白，这问题是怎么引起的?

python的multiprocessing pool进程池隐形的加入了一个任务队列，在你apply_async的时候，他会使用pickle序列化对象，但是python 2.x的pickle应该是不支持这种模式的序列化.

解决的方法有这么几种: >

第一种:

把执行的函数放在外面,这样就避免了把类的实例序列化. 如果不能直接放在外面的化，可以再用一个的函数来包装下.

第二种:

不使用进程池，而使用Process函数解决fork进程，这样也避免了pickle序列化对象.

#blog: xiaorui.cc

import multiprocessing

p = multiprocessing.Process(target=Go().run, args=(1, ))

p.start()

p.join()

第三种:

使用copy_reg将MethodType注册为可序列化的方法

#blog: xiaorui.cc

import copy_reg

import types

def _pickle_method(m):

if m.im_self is None:

return getattr, (m.im_class, m.im_func.func_name)

else:

return getattr, (m.im_self, m.im_func.func_name)

copy_reg.pickle(types.MethodType, _pickle_method)

第四种，加入一个中间函数，使用getattr自省黑魔法调用真正的函数.

#blog: xiaorui.cc

def proxy(instance, *args):

getattr(instance(),'run')('xiaorui.cc')

END…

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