在數據科學計算、機器學習、以及深度學習領域，Python 是最受歡迎的語言。Python 在數據科學領域，有非常豐富的包可以選擇，numpy、scipy、pandas、scikit-learn、matplotlib。 但這些庫都僅僅受限於單機運算，當數據量很大時，比如50GB甚至500GB的數據集， ...
直接先上錯誤代碼：
import multiprocessing
def first_way():
init = 3
def process_function(item):
result = item * init
return result
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
# 創建一個列表來存儲每個進程的結果
results = []
for i in data:
result = pool.apply_async(process_function, (i,))
results.append(result)
pool.close()
pool.join()
# 列印結果
for result in results:
print(result.get()) # 使用get()方法獲取進程的結果
if __name__ == "__main__":
first_way()
這個代碼的問題是：
multiprocessing.Pool 使用 pickle 來序列化和反序列化函數和參數，以便在多個進程之間傳遞。在這個錯誤代碼中，process_function 函數被定義在 first_way 函數內部，這可能導致 pickle 出現問題，因為它無法序列化局部函數。
要解決這個問題，可以將 process_function 移出 first_way 函數，使其成為一個全局函數。下麵是修複後的代碼：
import multiprocessing
# 將 process_function 移出 first_way 函數，定義為一個全局函數
def process_function(item):
init = 3
result = item * init
return result
def first_way():
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
# 創建一個列表來存儲每個進程的結果
results = []
for i in data:
result = pool.apply_async(process_function, (i,))
results.append(result)
pool.close()
pool.join()
# 列印結果
for result in results:
print(result.get()) # 使用get()方法獲取進程的結果
if __name__ == "__main__":
first_way()
通過將 process_function 定義為全局函數，可以避免 pickle 出現問題
如果返回多個結果：
import multiprocessing
def process_function(item):
result1 = item * 2
result2 = item ** 2
return result1, result2
def main():
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
# 創建一個列表來存儲每個進程的結果
results = []
for i in data:
result = pool.apply_async(process_function, (i,))
results.append(result)
pool.close()
pool.join()
# 列印結果
for result in results:
result1, result2 = result.get()
print(f"Result 1: {result1}, Result 2: {result2}")
#學習中遇到問題沒人解答？小編創建了一個Python學習交流群：711312441
if __name__ == "__main__":
main()
