What is the closest thing to Python multiprocessing’s Pool.imap when the iterator only works on the main thread?

Suppose I have an iterator that only works on the main thread (throws an exception otherwise), but I still want to distribute work (one task per item from the iterator) over several processes. (Because the cost of the work per item is much higher than the cost of the iteration.)

How can I modify the (toy) program below to distribute the work over several processes, without modifying Graph or GraphIterator or get_number_from_graph, and using only standard Python libraries?

Plain text
Copy to clipboard
Open code in new window
EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
<code>from multiprocessing import Pool
import threading
class Graph:
def __init__(self, num_vertices):
self._num_vertices = num_vertices
class GraphIterator:
def __init__(self, num_graphs):
self._num_graphs = num_graphs
self._current_graph = 0
def __iter__(self):
return self
def __next__(self):
assert threading.current_thread() is threading.main_thread(), 'iterator only works on the main thread'
if self._current_graph < self._num_graphs:
self._current_graph += 1
return Graph(self._current_graph)
else:
raise StopIteration
def get_number_from_graph(graph):
return graph._num_vertices
if __name__ == '__main__':
num_graphs = 100
print('Sequential result:', sum(get_number_from_graph(g) for g in GraphIterator(num_graphs)))
print('Parallel result: ', end='')
result = 0
with Pool(processes=None) as pool:
for t in pool.imap(get_number_from_graph, GraphIterator(num_graphs)):
result += t
print(result)
</code>
<code>from multiprocessing import Pool import threading class Graph: def __init__(self, num_vertices): self._num_vertices = num_vertices class GraphIterator: def __init__(self, num_graphs): self._num_graphs = num_graphs self._current_graph = 0 def __iter__(self): return self def __next__(self): assert threading.current_thread() is threading.main_thread(), 'iterator only works on the main thread' if self._current_graph < self._num_graphs: self._current_graph += 1 return Graph(self._current_graph) else: raise StopIteration def get_number_from_graph(graph): return graph._num_vertices if __name__ == '__main__': num_graphs = 100 print('Sequential result:', sum(get_number_from_graph(g) for g in GraphIterator(num_graphs))) print('Parallel result: ', end='') result = 0 with Pool(processes=None) as pool: for t in pool.imap(get_number_from_graph, GraphIterator(num_graphs)): result += t print(result) </code>
from multiprocessing import Pool
import threading

class Graph:
    def __init__(self, num_vertices):
        self._num_vertices = num_vertices

class GraphIterator:
    def __init__(self, num_graphs):
        self._num_graphs = num_graphs
        self._current_graph = 0

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        assert threading.current_thread() is threading.main_thread(), 'iterator only works on the main thread'
        if self._current_graph < self._num_graphs:
            self._current_graph += 1
            return Graph(self._current_graph)
        else:
            raise StopIteration

def get_number_from_graph(graph):
    return graph._num_vertices

if __name__ == '__main__':
    num_graphs = 100
    print('Sequential result:', sum(get_number_from_graph(g) for g in GraphIterator(num_graphs)))
    print('Parallel result: ', end='')
    result = 0
    with Pool(processes=None) as pool:
        for t in pool.imap(get_number_from_graph, GraphIterator(num_graphs)):
            result += t
    print(result)

Current output:

Plain text
Copy to clipboard
Open code in new window
EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
<code>Sequential result: 5050
Parallel result: Traceback (most recent call last):
File "/home/rburing/src/gcaops/multiprocessing_issue.py", line 33, in <module>
for t in pool.imap(get_number_from_graph, GraphIterator(num_graphs)):
File "/usr/lib/python3.10/multiprocessing/pool.py", line 873, in next
raise value
AssertionError: iterator only works on the main thread
</code>
<code>Sequential result: 5050 Parallel result: Traceback (most recent call last): File "/home/rburing/src/gcaops/multiprocessing_issue.py", line 33, in <module> for t in pool.imap(get_number_from_graph, GraphIterator(num_graphs)): File "/usr/lib/python3.10/multiprocessing/pool.py", line 873, in next raise value AssertionError: iterator only works on the main thread </code>
Sequential result: 5050
Parallel result: Traceback (most recent call last):
  File "/home/rburing/src/gcaops/multiprocessing_issue.py", line 33, in <module>
    for t in pool.imap(get_number_from_graph, GraphIterator(num_graphs)):
  File "/usr/lib/python3.10/multiprocessing/pool.py", line 873, in next
    raise value
AssertionError: iterator only works on the main thread

Desired output:

Plain text
Copy to clipboard
Open code in new window
EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
<code>Sequential result: 5050
Parallel result: 5050
</code>
<code>Sequential result: 5050 Parallel result: 5050 </code>
Sequential result: 5050
Parallel result: 5050

8

ProcessPoll imap will indeed run the iterator in another thread –

Run the iterator in a normal for loop, and use the apply_async pool method instead of one of the map variants: that way you control the iterator in the current thread. There could be some boiler plate for retrieving the results, so it might be even better to use concurrent.futures.ProcessPollExecutor and the .submit method instead, and then concurrent.futures.as_completed to retrieve the results without the need for a callback:

Plain text
Copy to clipboard
Open code in new window
EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
<code>from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, as_completed
...
if __name__ == '__main__':
num_graphs = 100
print('Sequential result:', sum(get_number_from_graph(g) for g in GraphIterator(num_graphs)))
print('Parallel result: ', end='')
result = 0
with ProcessPoolExecutor() as executor:
futures = {executor.submit(get_number_from_graph, item) for item in GraphIterator(num_graphs)}
result = sum(fut.result() for result in as_completed(futures))
</code>
<code>from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, as_completed ... if __name__ == '__main__': num_graphs = 100 print('Sequential result:', sum(get_number_from_graph(g) for g in GraphIterator(num_graphs))) print('Parallel result: ', end='') result = 0 with ProcessPoolExecutor() as executor: futures = {executor.submit(get_number_from_graph, item) for item in GraphIterator(num_graphs)} result = sum(fut.result() for result in as_completed(futures)) </code>
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor, as_completed

...

if __name__ == '__main__':
    num_graphs = 100
    print('Sequential result:', sum(get_number_from_graph(g) for g in GraphIterator(num_graphs)))
    print('Parallel result: ', end='')
    result = 0
    with ProcessPoolExecutor() as executor:
        futures = {executor.submit(get_number_from_graph, item) for item in GraphIterator(num_graphs)}
        result = sum(fut.result() for result in as_completed(futures))

If you need the results in order or otherwise to know which inut generated which output, this will need some modifications – but simply associating each future with a sequential number, and then returning that number along with the result allows one to build a dictionary instead:

Plain text
Copy to clipboard
Open code in new window
EnlighterJS 3 Syntax Highlighter
<code>...
def enumerator(func):
def wrapper(item_number, *args, **kwargs):
result = func(*args, **kwargs)
return item_number, result
return wrapper
@enumerator
def get_number_from_graph(graph):
return graph._num_vertices
if __name__ == '__main__':
num_graphs = 100
...
with ProcessPoolExecutor() as executor:
futures = {executor.submit(get_number_from_graph, index, item) for index, item in enumerate(GraphIterator(num_graphs))}
result = dict(fut.result() for result in as_completed(futures))
</code>
<code>... def enumerator(func): def wrapper(item_number, *args, **kwargs): result = func(*args, **kwargs) return item_number, result return wrapper @enumerator def get_number_from_graph(graph): return graph._num_vertices if __name__ == '__main__': num_graphs = 100 ... with ProcessPoolExecutor() as executor: futures = {executor.submit(get_number_from_graph, index, item) for index, item in enumerate(GraphIterator(num_graphs))} result = dict(fut.result() for result in as_completed(futures)) </code>
...

def enumerator(func):
    def wrapper(item_number, *args, **kwargs):
        result = func(*args, **kwargs)
        return item_number, result
    return wrapper

@enumerator
def get_number_from_graph(graph):
    return graph._num_vertices

if __name__ == '__main__':
    num_graphs = 100
    ...
    with ProcessPoolExecutor() as executor:
        futures = {executor.submit(get_number_from_graph, index, item) for index, item in enumerate(GraphIterator(num_graphs))}
        result = dict(fut.result() for result in as_completed(futures))


3

Trang chủ Giới thiệu Sinh nhật bé trai Sinh nhật bé gái Tổ chức sự kiện Biểu diễn giải trí Dịch vụ khác Trang trí tiệc cưới Tổ chức khai trương Tư vấn dịch vụ Thư viện ảnh Tin tức - sự kiện Liên hệ Chú hề sinh nhật Trang trí YEAR END PARTY công ty Trang trí tất niên cuối năm Trang trí tất niên xu hướng mới nhất Trang trí sinh nhật bé trai Hải Đăng Trang trí sinh nhật bé Khánh Vân Trang trí sinh nhật Bích Ngân Trang trí sinh nhật bé Thanh Trang Thuê ông già Noel phát quà Biểu diễn xiếc khỉ Xiếc quay đĩa Dịch vụ tổ chức sự kiện 5 sao Thông tin về chúng tôi Dịch vụ sinh nhật bé trai Dịch vụ sinh nhật bé gái Sự kiện trọn gói Các tiết mục giải trí Dịch vụ bổ trợ Tiệc cưới sang trọng Dịch vụ khai trương Tư vấn tổ chức sự kiện Hình ảnh sự kiện Cập nhật tin tức Liên hệ ngay Thuê chú hề chuyên nghiệp Tiệc tất niên cho công ty Trang trí tiệc cuối năm Tiệc tất niên độc đáo Sinh nhật bé Hải Đăng Sinh nhật đáng yêu bé Khánh Vân Sinh nhật sang trọng Bích Ngân Tiệc sinh nhật bé Thanh Trang Dịch vụ ông già Noel Xiếc thú vui nhộn Biểu diễn xiếc quay đĩa Dịch vụ tổ chức tiệc uy tín Khám phá dịch vụ của chúng tôi Tiệc sinh nhật cho bé trai Trang trí tiệc cho bé gái Gói sự kiện chuyên nghiệp Chương trình giải trí hấp dẫn Dịch vụ hỗ trợ sự kiện Trang trí tiệc cưới đẹp Khởi đầu thành công với khai trương Chuyên gia tư vấn sự kiện Xem ảnh các sự kiện đẹp Tin mới về sự kiện Kết nối với đội ngũ chuyên gia Chú hề vui nhộn cho tiệc sinh nhật Ý tưởng tiệc cuối năm Tất niên độc đáo Trang trí tiệc hiện đại Tổ chức sinh nhật cho Hải Đăng Sinh nhật độc quyền Khánh Vân Phong cách tiệc Bích Ngân Trang trí tiệc bé Thanh Trang Thuê dịch vụ ông già Noel chuyên nghiệp Xem xiếc khỉ đặc sắc Xiếc quay đĩa thú vị
Trang chủ Giới thiệu Sinh nhật bé trai Sinh nhật bé gái Tổ chức sự kiện Biểu diễn giải trí Dịch vụ khác Trang trí tiệc cưới Tổ chức khai trương Tư vấn dịch vụ Thư viện ảnh Tin tức - sự kiện Liên hệ Chú hề sinh nhật Trang trí YEAR END PARTY công ty Trang trí tất niên cuối năm Trang trí tất niên xu hướng mới nhất Trang trí sinh nhật bé trai Hải Đăng Trang trí sinh nhật bé Khánh Vân Trang trí sinh nhật Bích Ngân Trang trí sinh nhật bé Thanh Trang Thuê ông già Noel phát quà Biểu diễn xiếc khỉ Xiếc quay đĩa
Thiết kế website Thiết kế website Thiết kế website Cách kháng tài khoản quảng cáo Mua bán Fanpage Facebook Dịch vụ SEO Tổ chức sinh nhật