如何为多进程池中的单进程分配PYTHON请求会话?

How to assign python requests sessions for single processes in multiprocessing pool?(如何为多进程池中的单进程分配PYTHON请求会话?)

本文介绍了如何为多进程池中的单进程分配PYTHON请求会话?的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

考虑以下代码示例:

import multiprocessing
import requests

session = requests.Session()
data_to_be_processed = [...]

def process(arg):
    # do stuff with arg and get url
    response = session.get(url)
    # process response and generate data...
    return data

with multiprocessing.Pool() as pool:
    results = pool.map(process, data_to_be_processed)
在示例中,Session被赋值为全局变量,因此在Pool中创建进程后,它将被复制到每个子进程中。我不确定会话是否是线程安全的,也不确定会话池的工作原理,因此我想为池中的每个进程分配单独的会话对象

我知道我可以只使用requests.get(url)而不是session.get(url),但我想使用Session,我也在考虑使用requests-html(https://html.python-requests.org/)。

我不太熟悉Python的多处理,到目前为止我只使用了池,因为它是我认为最好的并行处理数据的解决方案,没有临界区,所以我对不同的解决方案持开放态度。

有没有办法干净利落地做这件事?

推荐答案

简答:您可以使用全局命名空间在初始值设定项函数之间共享数据:

import multiprocessing
import requests

session = None
data_to_be_processed = [...]

def init_process():
    global session
    session = requests.Session()

def process(arg):
    global session
    # do stuff with arg and get url
    response = session.get(url)
    # process response and generate data...
    return data

with multiprocessing.Pool(initializer=init_process) as pool:
    results = pool.map(process, data_to_be_processed)
答案很长: Python使用三种可能的start methods之一。它们都将父进程和子进程之间的内存对象分开。在我们的示例中,这意味着Pool()运行的进程的全局命名空间中的更改不会传播回父进程,也不会传播回同级进程。

对于对象销毁,我们可以依赖垃圾收集器,它在子进程完成其工作后介入。多进程.Pool()中缺少显式关闭方法,因此无法用于GC无法销毁的对象(如Pool()本身-请参阅警告here) 从requests docs判断,使用请求而不显式关闭()是完全可以的。

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