Python的多处理和内存问题怎么解决?

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我在用multiprocessing.imap_unordered若要对值列表执行计算,请执行以下操作:

def process_parallel(fnc, some_list):
    pool = multiprocessing.Pool()
    for result in pool.imap_unordered(fnc, some_list):
        for x in result:
            yield x
    pool.terminate()

每次调用fnc因此,通过设计返回一个巨大的对象。我可以将这类对象的N个实例存储在RAM中,其中N~cpu_count,但不多(不是几百)。

现在,使用这个函数占用了太多的内存。记忆完全花在主要的过程中,而不是在工人身上。

如何存储imap_unordered完成的结果?我指的是已经由工人返回但尚未传递给用户的结果。我认为这很聪明,只是根据需要计算,但显然不是。

因为我不能使用process_parallel足够快,池一直在排队等待这些巨大的对象。fnc在某个地方,内部,然后爆炸。有办法避免这种情况吗?以某种方式限制它的内部队列?

我用的是Python2.7。

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我能想到的最简单的解决方案是添加一个闭包来包装fnc函数,它使用信号量来控制同时执行作业的总数,这些任务执行可以同时执行(我假设主进程/线程将递增信号量)。可以根据作业大小和可用内存计算信号量值。

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