concurrent.futures.process モジュールの使い方

Python の concurrent.futures.process.BrokenProcessPool エラー: 詳細解説と解決策

concurrent.futures.process.BrokenProcessPool エラーは、multiprocessing モジュールを使用して Python でマルチプロセス処理を実行する際に発生する可能性があります。このエラーは、ワーカープロセスが予期せず終了したことを示しており、処理の継続が不可能になります。

原因:

このエラーが発生する主な原因は以下の４つです。

1. ワーカープロセスの異常終了:

   • ワーカープロセス内で致命的なエラーが発生した場合
   • ワーカープロセスがメモリ不足に陥った場合
   • ワーカープロセスがタイムアウトした場合

2. 親プロセスとワーカープロセスの間の通信エラー:

   • ネットワーク接続の問題
   • シリアル化の問題

3. multiprocessing モジュールの内部エラー:

   • バグ
   • 互換性の問題

4. コードの問題:

   • ワーカープロセス内で無限ループが発生している
   • ワーカープロセス内で例外が処理されていない

エラーメッセージ:

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/lib/python3.9/concurrent/futures/_base.py", line 432, in result
    return self.__get_result()
  File "/usr/lib/python3.9/concurrent/futures/_base.py", line 388, in __get_result
    raise self._exception
concurrent.futures.process.BrokenProcessPool: A worker process exited unexpectedly

解決策:

エラー原因の特定:

まず、エラーの原因を特定する必要があります。

• ワーカープロセス内で発生したエラーを確認するには、sys.stderr をチェックします。
• 親プロセスとワーカープロセス間の通信エラーを確認するには、multiprocessing.log_to_stderr を設定します。
• multiprocessing モジュールの内部エラーを確認するには、multiprocessing.get_debug_info() を使用します。
• コードの問題を確認するには、コードをレビューし、無限ループや未処理の例外がないことを確認します。

原因に応じた対処:

原因が特定できたら、以下の方法で対処します。

ワーカープロセスの異常終了:

• ワーカープロセス内で発生しているエラーを修正する。
• ワーカープロセスに十分なメモリを割り当てる。
• ワーカープロセスのタイムアウト時間を調整する。

親プロセスとワーカープロセスの間の通信エラー:

• ネットワーク接続の問題を解決する。
• シリアル化の問題を解決する。

multiprocessing モジュールの内部エラー:

• multiprocessing モジュールのバージョンを更新する。
• バグ報告をする。

コードの問題:

• 無限ループを修正する。
• 例外を処理する。

その他の対策:

• multiprocessing.Pool() の initializer 引数を使用して、ワーカープロセス起動時に実行するコードを指定することができます。このコードを使用して、ワーカープロセスに必要なライブラリや環境を初期化することができます。
• multiprocessing.Pool() の maxtasksperchild 引数を使用して、ワーカープロセスが処理するタスクの最大数を制限することができます。
• multiprocessing.Pool() の timeout 引数を使用して、ワーカープロセスがタスクを完了するまでのタイムアウト時間を設定することができます。

Pythonのconcurrent.futures.processモジュールを使ったサンプルコード

スレッドとプロセスの比較

import time

def task(n):
    time.sleep(1)
    return n * 2

# スレッド

start = time.time()
with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    results = executor.map(task, range(4))
end = time.time()

print(f"スレッド: {end - start}")

# プロセス

start = time.time()
with ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    results = executor.map(task, range(4))
end = time.time()

print(f"プロセス: {end - start}")

このコードは、4つのタスクをスレッドとプロセスでそれぞれ実行し、実行時間を比較します。多くの場合、プロセスの方がスレッドよりも高速に実行できます。

map 関数を使った並列処理

import time

def task(n):
    time.sleep(1)
    return n * 2

with ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    results = executor.map(task, range(4))

for result in results:
    print(result)

このコードは、map 関数を使用して、4つのタスクを並行して実行します。

submit 関数を使った非同期処理

import time
from concurrent.futures import Future

def task(n):
    time.sleep(1)
    return n * 2

future = executor.submit(task, 10)

# 他の処理を行う

result = future.result()

print(result)

このコードは、submit 関数を使用して、タスクを非同期に実行します。

コールバック関数の使用

import time

def task(n):
    time.sleep(1)
    return n * 2

def callback(future):
    print(future.result())

future = executor.submit(task, 10)
future.add_done_callback(callback)

# 他の処理を行う

このコードは、add_done_callback メソッドを使用して、タスク完了時にコールバック関数を呼び出します。

エラー処理

import time
from concurrent.futures import Future

def task(n):
    time.sleep(1)
    raise ValueError("エラーが発生しました")

future = executor.submit(task, 10)

try:
    result = future.result()
except Exception as e:
    print(e)

このコードは、try-except ステートメントを使用して、タスク実行中に発生するエラーを処理します。

これらのサンプルコードは、concurrent.futures.processモジュールを使用して、Pythonでマルチプロセス処理を行うための基本的な方法を示しています。これらのサンプルコードを参考に、さまざまなマルチプロセス処理を開発することができます。

Pythonでマルチプロセス処理を行うその他の方法

multiprocessing モジュールは、concurrent.futures.process モジュールよりも低レベルなインターフェースを提供します。このモジュールを使用して、より細かい制御を行うことができます。

import multiprocessing

def task(n):
    return n * 2

if __name__ == "__main__":
    # 親プロセス
    with multiprocessing.Pool(4) as pool:
        results = pool.map(task, range(4))

    for result in results:
        print(result)

gevent ライブラリは、軽量なスレッドとイベント駆動プログラミングを使用して、マルチプロセス処理を行うことができます。

from gevent import monkey

monkey.patch_all()

import gevent

def task(n):
    return n * 2

jobs = [gevent.spawn(task, n) for n in range(4)]
gevent.joinall(jobs)

for job in jobs:
    print(job.value)

Twisted ライブラリは、ネットワークプログラミングとイベント駆動プログラミングに特化したライブラリです。マルチプロセス処理にも使用できます。

from twisted.internet import reactor

def task(n):
    return n * 2

def callback(result):
    print(result)

for n in range(4):
    reactor.callLater(0, task, n, callback)

reactor.run()

これらの方法はそれぞれ異なる利点と欠点があります。使用する方法は、アプリケーションの要件によって異なります。

• multiprocessing.sharedctypes モジュールを使用して、プロセス間で共有メモリを使用することができます。
• multiprocessing.Manager クラスを使用して、プロセス間でオブジェクトを共有することができます。
• multiprocessing.log_to_stderr 設定を使用して、ワーカープロセスからのログメッセージを標準エラー出力に出力することができます。