Tastatur Interrupts mit dem Multiprozessor-Pool von Python

Wie kann ich mit KeyboardInterrupt-Ereignissen mit den Multiprocessing-Pools von Python umgehen? Hier ist ein einfaches Beispiel:

from multiprocessing import Pool
from time import sleep
from sys import exit

def slowly_square(i):
    sleep(1)
    return i*i

def go():
    pool = Pool(8)
    try:
        results = pool.map(slowly_square, range(40))
    except KeyboardInterrupt:
        # **** THIS PART NEVER EXECUTES. ****
        pool.terminate()
        print "You cancelled the program!"
        sys.exit(1)
    print "\nFinally, here are the results: ", results

if __name__ == "__main__":
    go()

Wenn KeyboardInterruptich den obigen Code ausführe, wird der beim Drücken ausgelöst ^C, aber der Prozess hängt einfach an diesem Punkt und ich muss ihn extern beenden.

Ich möchte jederzeit drücken ^Ckönnen und alle Prozesse ordnungsgemäß beenden.

Dies ist ein Python-Fehler. Beim Warten auf eine Bedingung in threading.Condition.wait () wird KeyboardInterrupt niemals gesendet. Repro:

import threading
cond = threading.Condition(threading.Lock())
cond.acquire()
cond.wait(None)
print "done"

Die KeyboardInterrupt-Ausnahme wird erst ausgeliefert, wenn wait () zurückgegeben wird, und sie wird nie zurückgegeben, sodass der Interrupt niemals auftritt. KeyboardInterrupt sollte mit ziemlicher Sicherheit eine Wartezeit unterbrechen.

Beachten Sie, dass dies nicht der Fall ist, wenn eine Zeitüberschreitung angegeben wird. cond.wait (1) erhält den Interrupt sofort. Eine Problemumgehung besteht darin, ein Zeitlimit anzugeben. Ersetzen Sie dazu

    results = pool.map(slowly_square, range(40))

mit

    results = pool.map_async(slowly_square, range(40)).get(9999999)

o.ä.

Nach dem, was ich kürzlich gefunden habe, besteht die beste Lösung darin, die Arbeitsprozesse so einzurichten, dass SIGINT vollständig ignoriert wird, und den gesamten Bereinigungscode auf den übergeordneten Prozess zu beschränken. Dies behebt das Problem sowohl für inaktive als auch für ausgelastete Arbeitsprozesse und erfordert keinen Fehlerbehandlungscode in Ihren untergeordneten Prozessen.

import signal

...

def init_worker():
    signal.signal(signal.SIGINT, signal.SIG_IGN)

...

def main()
    pool = multiprocessing.Pool(size, init_worker)

    ...

    except KeyboardInterrupt:
        pool.terminate()
        pool.join()

Erläuterungen und den vollständigen Beispielcode finden Sie unter http://noswap.com/blog/python-multiprocessing-keyboardinterrupt/ bzw. http://github.com/jreese/multiprocessing-keyboardinterrupt .

Aus bestimmten Gründen werden nur von der Basisklasse geerbte Ausnahmen Exceptionnormal behandelt. Als Abhilfe können , können Sie Ihre re-raisen KeyboardInterruptals ExceptionBeispiel:

from multiprocessing import Pool
import time

class KeyboardInterruptError(Exception): pass

def f(x):
    try:
        time.sleep(x)
        return x
    except KeyboardInterrupt:
        raise KeyboardInterruptError()

def main():
    p = Pool(processes=4)
    try:
        print 'starting the pool map'
        print p.map(f, range(10))
        p.close()
        print 'pool map complete'
    except KeyboardInterrupt:
        print 'got ^C while pool mapping, terminating the pool'
        p.terminate()
        print 'pool is terminated'
    except Exception, e:
        print 'got exception: %r, terminating the pool' % (e,)
        p.terminate()
        print 'pool is terminated'
    finally:
        print 'joining pool processes'
        p.join()
        print 'join complete'
    print 'the end'

if __name__ == '__main__':
    main()

Normalerweise erhalten Sie die folgende Ausgabe:

staring the pool map
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
pool map complete
joining pool processes
join complete
the end

Wenn Sie also treffen ^C, erhalten Sie:

staring the pool map
got ^C while pool mapping, terminating the pool
pool is terminated
joining pool processes
join complete
the end

Normalerweise funktioniert diese einfache Struktur für Ctrl- Con Pool:

def signal_handle(_signal, frame):
    print "Stopping the Jobs."

signal.signal(signal.SIGINT, signal_handle)

Wie in einigen ähnlichen Beiträgen angegeben:

Erfassen Sie Tastaturinterrupts in Python ohne Try-Except

Die abgestimmte Antwort befasst sich nicht mit dem Kernproblem, sondern mit einem ähnlichen Nebeneffekt.

Jesse Noller, der Autor der Multiprocessing-Bibliothek, erklärt, wie man multiprocessing.Poolin einem alten Blog-Beitrag richtig mit STRG + C umgeht .

import signal
from multiprocessing import Pool


def initializer():
    """Ignore CTRL+C in the worker process."""
    signal.signal(signal.SIGINT, signal.SIG_IGN)


pool = Pool(initializer=initializer)

try:
    pool.map(perform_download, dowloads)
except KeyboardInterrupt:
    pool.terminate()
    pool.join()

Es scheint, dass es zwei Probleme gibt, die Ausnahmen bei der Mehrfachverarbeitung nerven. Die erste (von Glenn notierte) ist, dass Sie map_asynceine Zeitüberschreitung verwenden mapmüssen, um eine sofortige Antwort zu erhalten (dh die Verarbeitung der gesamten Liste nicht abzuschließen). Die zweite (von Andrey notierte) ist, dass Multiprocessing keine Ausnahmen abfängt, die nicht von Exception(z SystemExit. B. ) erben . Hier ist meine Lösung, die sich mit beiden befasst:

import sys
import functools
import traceback
import multiprocessing

def _poolFunctionWrapper(function, arg):
    """Run function under the pool

    Wrapper around function to catch exceptions that don't inherit from
    Exception (which aren't caught by multiprocessing, so that you end
    up hitting the timeout).
    """
    try:
        return function(arg)
    except:
        cls, exc, tb = sys.exc_info()
        if issubclass(cls, Exception):
            raise # No worries
        # Need to wrap the exception with something multiprocessing will recognise
        import traceback
        print "Unhandled exception %s (%s):\n%s" % (cls.__name__, exc, traceback.format_exc())
        raise Exception("Unhandled exception: %s (%s)" % (cls.__name__, exc))

def _runPool(pool, timeout, function, iterable):
    """Run the pool

    Wrapper around pool.map_async, to handle timeout.  This is required so as to
    trigger an immediate interrupt on the KeyboardInterrupt (Ctrl-C); see
    http://stackoverflow.com/questions/1408356/keyboard-interrupts-with-pythons-multiprocessing-pool

    Further wraps the function in _poolFunctionWrapper to catch exceptions
    that don't inherit from Exception.
    """
    return pool.map_async(functools.partial(_poolFunctionWrapper, function), iterable).get(timeout)

def myMap(function, iterable, numProcesses=1, timeout=9999):
    """Run the function on the iterable, optionally with multiprocessing"""
    if numProcesses > 1:
        pool = multiprocessing.Pool(processes=numProcesses, maxtasksperchild=1)
        mapFunc = functools.partial(_runPool, pool, timeout)
    else:
        pool = None
        mapFunc = map
    results = mapFunc(function, iterable)
    if pool is not None:
        pool.close()
        pool.join()
    return results

Ich fand vorerst, dass die beste Lösung darin besteht, nicht die Funktion multiprocessing.pool zu verwenden, sondern Ihre eigene Poolfunktionalität zu erweitern. Ich habe ein Beispiel bereitgestellt, das den Fehler mit apply_async demonstriert, sowie ein Beispiel, das zeigt, wie die Poolfunktionalität insgesamt vermieden werden kann.

http://www.bryceboe.com/2010/08/26/python-multiprocessing-and-keyboardinterrupt/

Ich bin ein Neuling in Python. Ich habe überall nach Antworten gesucht und bin auf diesen und einige andere Blogs und Youtube-Videos gestoßen. Ich habe versucht, den obigen Code des Autors zu kopieren, einzufügen und auf meinem Python 2.7.13 in Windows 7 64-Bit zu reproduzieren. Es ist nah an dem, was ich erreichen möchte.

Ich habe meine untergeordneten Prozesse dazu gebracht, die ControlC zu ignorieren und den übergeordneten Prozess zu beenden. Es sieht so aus, als würde das Umgehen des untergeordneten Prozesses dieses Problem für mich vermeiden.

#!/usr/bin/python

from multiprocessing import Pool
from time import sleep
from sys import exit


def slowly_square(i):
    try:
        print "<slowly_square> Sleeping and later running a square calculation..."
        sleep(1)
        return i * i
    except KeyboardInterrupt:
        print "<child processor> Don't care if you say CtrlC"
        pass


def go():
    pool = Pool(8)

    try:
        results = pool.map(slowly_square, range(40))
    except KeyboardInterrupt:
        pool.terminate()
        pool.close()
        print "You cancelled the program!"
        exit(1)
    print "Finally, here are the results", results


if __name__ == '__main__':
    go()

Der Teil, der bei beginnt, pool.terminate()scheint nie ausgeführt zu werden.

Sie können versuchen, die Methode apply_async eines Pool-Objekts wie folgt zu verwenden:

import multiprocessing
import time
from datetime import datetime


def test_func(x):
    time.sleep(2)
    return x**2


def apply_multiprocessing(input_list, input_function):
    pool_size = 5
    pool = multiprocessing.Pool(processes=pool_size, maxtasksperchild=10)

    try:
        jobs = {}
        for value in input_list:
            jobs[value] = pool.apply_async(input_function, [value])

        results = {}
        for value, result in jobs.items():
            try:
                results[value] = result.get()
            except KeyboardInterrupt:
                print "Interrupted by user"
                pool.terminate()
                break
            except Exception as e:
                results[value] = e
        return results
    except Exception:
        raise
    finally:
        pool.close()
        pool.join()


if __name__ == "__main__":
    iterations = range(100)
    t0 = datetime.now()
    results1 = apply_multiprocessing(iterations, test_func)
    t1 = datetime.now()
    print results1
    print "Multi: {}".format(t1 - t0)

    t2 = datetime.now()
    results2 = {i: test_func(i) for i in iterations}
    t3 = datetime.now()
    print results2
    print "Non-multi: {}".format(t3 - t2)

Ausgabe:

100
Multiprocessing run time: 0:00:41.131000
100
Non-multiprocessing run time: 0:03:20.688000

Ein Vorteil dieser Methode besteht darin, dass Ergebnisse, die vor der Unterbrechung verarbeitet wurden, im Ergebniswörterbuch zurückgegeben werden:

>>> apply_multiprocessing(range(100), test_func)
Interrupted by user
{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}

Seltsamerweise sieht es so aus, als müsste man auch mit KeyboardInterruptden Kindern umgehen . Ich hätte erwartet, dass dies wie geschrieben funktioniert ... versuchen Sie es slowly_squaremit:

def slowly_square(i):
    try:
        sleep(1)
        return i * i
    except KeyboardInterrupt:
        print 'You EVIL bastard!'
        return 0

Das sollte wie erwartet funktionieren.