"multiprocessing" — Parallélisme par processus
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**Code source  :** Lib/multiprocessing/

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Introduction
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"multiprocessing" is a package that supports spawning processes using
an API similar to the "threading" module.  The "multiprocessing"
package offers both local and remote concurrency, effectively side-
stepping the *Global Interpreter Lock* by using subprocesses instead
of threads.  Due to this, the "multiprocessing" module allows the
programmer to fully leverage multiple processors on a given machine.
It runs on both Unix and Windows.

Le module "multiprocessing" introduit aussi des API sans analogues
dans le module "threading". Un exemple est l'objet "Pool" qui offre
une manière pratique de paralléliser l'exécution d'une fonction sur de
multiples valeurs d'entrée, distribuant ces valeurs entre les
processus (parallélisme de données). L'exemple suivant présente la
manière classique de définir une telle fonction dans un module afin
que les processus fils puissent importer ce module avec succès. Cet
exemple basique de parallélisme de données, utilisant "Pool",

   from multiprocessing import Pool

   def f(x):
       return x*x

   if __name__ == '__main__':
       with Pool(5) as p:
           print(p.map(f, [1, 2, 3]))

affiche sur la sortie standard

   [1, 4, 9]


La classe "Process"
-------------------

Dans le module "multiprocessing", les processus sont instanciés en
créant un objet "Process" et en appelant sa méthode "start()". La
classe "Process" suit la même API que "threading.Thread". Un exemple
trivial d'un programme multi-processus est

   from multiprocessing import Process

   def f(name):
       print('hello', name)

   if __name__ == '__main__':
       p = Process(target=f, args=('bob',))
       p.start()
       p.join()

Pour afficher les IDs des processus impliqués, voici un exemple plus
étoffé :

   from multiprocessing import Process
   import os

   def info(title):
       print(title)
       print('module name:', __name__)
       print('parent process:', os.getppid())
       print('process id:', os.getpid())

   def f(name):
       info('function f')
       print('hello', name)

   if __name__ == '__main__':
       info('main line')
       p = Process(target=f, args=('bob',))
       p.start()
       p.join()

La nécessité de la ligne "if __name__ == '__main__'" est expliquée par
Lignes directrices de programmation.


Contextes et méthodes de démarrage
----------------------------------

Suivant la plateforme, "multiprocessing" gère trois manières de
démarrer un processus. Ces *méthodes de démarrage* sont

   *spawn*
      The parent process starts a fresh python interpreter process.
      The child process will only inherit those resources necessary to
      run the process object's "run()" method.  In particular,
      unnecessary file descriptors and handles from the parent process
      will not be inherited.  Starting a process using this method is
      rather slow compared to using *fork* or *forkserver*.

      Disponible sur Unix et Windows. Par défaut sur Windows et macOS.

   *fork*
      Le processus parent utilise "os.fork()" pour *forker*
      l'interpréteur Python. Le processus fils, quand il démarre, est
      effectivement identique au processus parent. Toutes les
      ressources du parent sont héritées par le fils. Notez qu'il est
      problématique de *forker* sans danger un processus *multi-
      threadé*.

      Disponible uniquement sous Unix. Par défaut sous Unix.

   *forkserver*
      Quand le programme démarre et choisit la méthode de démarrage
      *forkserver*, un processus serveur est lancé. Dès lors, chaque
      fois qu'un nouveau processus est nécessaire, le processus parent
      se connecte au serveur et lui demande de *forker* un nouveau
      processus. Le processus serveur de *fork* n'utilisant qu'un seul
      fil d'exécution, il peut utiliser "os.fork()" sans danger. Les
      ressources superflues ne sont pas héritées.

      Disponible sur les plateformes Unix qui acceptent le passage de
      descripteurs de fichiers à travers des tubes (*pipes*) Unix.

Modifié dans la version 3.8: sur macOS, la méthode de démarrage
*spawn* est maintenant la méthode par défaut. La méthode de démarrage
*fork* doit être considérée comme dangereuse car elle peut entraîner
des plantages du sous-processus. Voir bpo-33725.

Modifié dans la version 3.4: *spawn* ajouté à toutes les plateformes
Unix, et *forkserver* ajouté à certaines plateformes Unix. Les
processus fils n'héritent plus de tous les descripteurs héritables du
parent sous Windows.

Sous Unix, utiliser les méthodes de démarrage *spawn* ou *forkserver*
démarre aussi un processus de *suivi de ressources* qui détecte les
ressources systèmes non-libérées (comme des sémaphores nommés ou des
objets "SharedMemory") créés par les processus du programme. Quand
tous les processus sont terminés, le traqueur de ressources libère
tous les objets restants. Normalement, il ne devrait pas y en avoir,
mais si un processus a été tué par un signal, certaines ressources
peuvent avoir été « perdues ». Ni les sémaphores ni les blocs de
mémoire partagée ne sont libérés avant le prochain redémarrage. C'est
problématique dans les deux cas car le système n'autorise qu'un nombre
limité de sémaphores et parce que les blocs de mémoire partagée
prennent de la place dans la mémoire principale.

Pour sélectionner une méthode de démarrage, utilisez la fonction
"set_start_method()" dans la clause "if __name__ == '__main__'" du
module principal. Par exemple :

   import multiprocessing as mp

   def foo(q):
       q.put('hello')

   if __name__ == '__main__':
       mp.set_start_method('spawn')
       q = mp.Queue()
       p = mp.Process(target=foo, args=(q,))
       p.start()
       print(q.get())
       p.join()

"set_start_method()" ne doit pas être utilisée plus d'une fois dans le
programme.

Alternativement, vous pouvez utiliser "get_context()" pour obtenir un
contexte. Les contextes ont la même API que le module
*multiprocessing*, et permettent l'utilisation de plusieurs méthodes
de démarrage dans un même programme.

   import multiprocessing as mp

   def foo(q):
       q.put('hello')

   if __name__ == '__main__':
       ctx = mp.get_context('spawn')
       q = ctx.Queue()
       p = ctx.Process(target=foo, args=(q,))
       p.start()
       print(q.get())
       p.join()

Notez que les objets relatifs à un contexte ne sont pas forcément
compatibles avec les processus d'un contexte différent. En
particulier, les verrous créés avec le contexte *fork* ne peuvent pas
être passés aux processus lancés avec les méthodes *spawn* ou
*forkserver*.

Une bibliothèque qui veut utiliser une méthode de démarrage
particulière devrait probablement faire appel à "get_context()" pour
éviter d'interférer avec le choix de l'utilisateur de la bibliothèque.

Avertissement:

  Les méthodes de démarrage "’spawn’" et "’forkserver’" ne peuvent pas
  être utilisées avec des exécutables « figés » (c'est-à-dire des
  binaires produits par des paquets comme **PyInstaller** et
  **cx_Freeze**) sur Unix. La méthode de démarrage "’fork’"
  fonctionne.


Échange d'objets entre les processus
------------------------------------

"multiprocessing" gère deux types de canaux de communication entre les
processus :

**Queues**

   La classe "Queue" est un clone assez proche de "queue.Queue". Par
   exemple :

      from multiprocessing import Process, Queue

      def f(q):
          q.put([42, None, 'hello'])

      if __name__ == '__main__':
          q = Queue()
          p = Process(target=f, args=(q,))
          p.start()
          print(q.get())    # prints "[42, None, 'hello']"
          p.join()

   Les queues peuvent être utilisées par plusieurs fils d'exécution ou
   processus.

**Tubes** (*pipes*)

   La fonction "Pipe()" renvoie une paire d'objets de connexion
   connectés à un tube qui est par défaut duplex (à double sens). Par
   exemple :

      from multiprocessing import Process, Pipe

      def f(conn):
          conn.send([42, None, 'hello'])
          conn.close()

      if __name__ == '__main__':
          parent_conn, child_conn = Pipe()
          p = Process(target=f, args=(child_conn,))
          p.start()
          print(parent_conn.recv())   # prints "[42, None, 'hello']"
          p.join()

   Les deux objets de connexion renvoyés par "Pipe()" représentent les
   deux bouts d'un tube. Chaque objet de connexion possède (entre
   autres) des méthodes "send()" et "recv()". Notez que les données
   d'un tube peuvent être corrompues si deux processus (ou fils
   d'exécution) essaient de lire ou d'écrire sur le même bout du tube
   en même temps. Évidemment il n'y a pas de risque de corruption si
   les processus utilisent deux bouts différents en même temps.


Synchronisation entre processus
-------------------------------

"multiprocessing" contient des équivalents à toutes les primitives de
synchronisation de "threading". Par exemple il est possible d'utiliser
un verrou pour s'assurer qu'un seul processus à la fois écrit sur la
sortie standard :

   from multiprocessing import Process, Lock

   def f(l, i):
       l.acquire()
       try:
           print('hello world', i)
       finally:
           l.release()

   if __name__ == '__main__':
       lock = Lock()

       for num in range(10):
           Process(target=f, args=(lock, num)).start()

Sans le verrou, les sorties des différents processus risquent d'être
mélangées.


Partager un état entre les processus
------------------------------------

Comme mentionné plus haut, il est généralement préférable d'éviter
autant que possible d'utiliser des états partagés en programmation
concurrente. C'est particulièrement vrai quand plusieurs processus
sont utilisés.

Cependant, si vous devez réellement partager des données,
"multiprocessing" permet de le faire de deux manières.

**Mémoire partagée**

   Les données peuvent être stockées dans une mémoire partagée en
   utilisant des "Value" ou des "Array". Par exemple, le code suivant

      from multiprocessing import Process, Value, Array

      def f(n, a):
          n.value = 3.1415927
          for i in range(len(a)):
              a[i] = -a[i]

      if __name__ == '__main__':
          num = Value('d', 0.0)
          arr = Array('i', range(10))

          p = Process(target=f, args=(num, arr))
          p.start()
          p.join()

          print(num.value)
          print(arr[:])

   affiche

      3.1415927
      [0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]

   Les arguments "'d'" et "'i'" utilisés à la création des "num" et
   "arr" sont des codes de types tels qu'utilisés par le module
   "array" : "'d'" indique un flottant double-précision et "'i'"
   indique un entier signé. Ces objets peuvent être partagés sans
   problème entre processus ou entre fils d’exécution multiples.

   Pour plus de flexibilité dans l'utilisation de mémoire partagée,
   vous pouvez utiliser le module "multiprocessing.sharedctypes" qui
   permet la création d'objets arbitraires *ctypes* alloués depuis la
   mémoire partagée.

**Processus serveur**

   Un objet gestionnaire renvoyé par "Manager()" contrôle un processus
   serveur qui détient les objets Python et autorise les autres
   processus à les manipuler à l'aide de mandataires.

   Un gestionnaire renvoyé par "Manager()" supportera les types
   "list", "dict", "Namespace", "Lock", "RLock", "Semaphore",
   "BoundedSemaphore", "Condition", "Event", "Barrier", "Queue",
   "Value" et "Array". Par exemple,

      from multiprocessing import Process, Manager

      def f(d, l):
          d[1] = '1'
          d['2'] = 2
          d[0.25] = None
          l.reverse()

      if __name__ == '__main__':
          with Manager() as manager:
              d = manager.dict()
              l = manager.list(range(10))

              p = Process(target=f, args=(d, l))
              p.start()
              p.join()

              print(d)
              print(l)

   affiche

      {0.25: None, 1: '1', '2': 2}
      [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

   Les processus serveurs de gestionnaires sont plus flexibles que les
   mémoires partagées parce qu'ils peuvent gérer des types d'objets
   arbitraires. Aussi, un gestionnaire unique peut être partagé par
   les processus sur différentes machines à travers le réseau.
   Cependant, ils sont plus lents que les mémoires partagées.


Utiliser un réservoir de *workers*
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La classe "Pool" représente une *pool* de processus de travail. Elle
possède des méthodes qui permettent aux tâches d'être déchargées vers
les processus de travail de différentes manières.

Par exemple :

   from multiprocessing import Pool, TimeoutError
   import time
   import os

   def f(x):
       return x*x

   if __name__ == '__main__':
       # start 4 worker processes
       with Pool(processes=4) as pool:

           # print "[0, 1, 4,..., 81]"
           print(pool.map(f, range(10)))

           # print same numbers in arbitrary order
           for i in pool.imap_unordered(f, range(10)):
               print(i)

           # evaluate "f(20)" asynchronously
           res = pool.apply_async(f, (20,))      # runs in *only* one process
           print(res.get(timeout=1))             # prints "400"

           # evaluate "os.getpid()" asynchronously
           res = pool.apply_async(os.getpid, ()) # runs in *only* one process
           print(res.get(timeout=1))             # prints the PID of that process

           # launching multiple evaluations asynchronously *may* use more processes
           multiple_results = [pool.apply_async(os.getpid, ()) for i in range(4)]
           print([res.get(timeout=1) for res in multiple_results])

           # make a single worker sleep for 10 secs
           res = pool.apply_async(time.sleep, (10,))
           try:
               print(res.get(timeout=1))
           except TimeoutError:
               print("We lacked patience and got a multiprocessing.TimeoutError")

           print("For the moment, the pool remains available for more work")

       # exiting the 'with'-block has stopped the pool
       print("Now the pool is closed and no longer available")

Notez que les méthodes d'une *pool* ne devraient être utilisées que
par le processus qui l'a créée.

Note:

  Fonctionnellement ce paquet exige que que le module "__main__" soit
  importable par les fils. Cela est expliqué sur la page Lignes
  directrices de programmation, il est cependant utile de le rappeler
  ici. Cela signifie que certains exemples, comme les exemples
  utilisant "multiprocessing.pool.Pool", ne fonctionnent pas dans
  l'interpréteur interactif. Par exemple :

     >>> from multiprocessing import Pool
     >>> p = Pool(5)
     >>> def f(x):
     ...     return x*x
     ...
     >>> with p:
     ...   p.map(f, [1,2,3])
     Process PoolWorker-1:
     Process PoolWorker-2:
     Process PoolWorker-3:
     Traceback (most recent call last):
     Traceback (most recent call last):
     Traceback (most recent call last):
     AttributeError: 'module' object has no attribute 'f'
     AttributeError: 'module' object has no attribute 'f'
     AttributeError: 'module' object has no attribute 'f'

  Si vous essayez ce code, il affichera trois traces d'appels
  complètes entrelacées de manière semi-aléatoire, et vous devrez vous
  débrouiller pour arrêter le processus maître.


Référence
=========

Le paquet "multiprocessing" reproduit en grande partie l'API du module
"threading".


"Process" et exceptions
-----------------------

class multiprocessing.Process(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)

   Les objets *process* représentent une activité exécutée dans un
   processus séparé. La classe "Process" a des équivalents à toutes
   les méthodes de "threading.Thread".

   Le constructeur doit toujours être appelé avec des arguments
   nommés. *group* devrait toujours être "None" ; il existe uniquement
   pour la compatibilité avec "threading.Thread". *target* est l'objet
   appelable qui est invoqué par la méthode "run(). Il vaut ``None`()"
   par défaut, signifiant que rien n'est appelé. *name* est le nom du
   processus (voir "name" pour plus de détails). *args* est le
   *n*-uplet d'arguments pour l'invocation de la cible. *kwargs* est
   le dictionnaire des arguments nommés pour l'invocation de la cible.
   S'il est fourni, l'argument nommé *daemon* met l'option "daemon" du
   processus à "True" ou "False". S'il est "None" (par défaut),
   l'option est héritée par le processus créateur.

   Par défaut, aucun argument n'est passé à *target*.

   Si une sous-classe redéfinit le constructeur, elle doit s'assurer
   d'invoquer le constructeur de la classe de base
   ("Process.__init__()") avant de faire autre chose du processus.

   Modifié dans la version 3.3: Ajout de l'argument *daemon*.

   run()

      Méthode représentant l'activité du processus.

      Vous pouvez redéfinir cette méthode dans une sous-classe. La
      méthode standard "run()" invoque l'objet appelable passé au
      constructeur comme argument *target*, si fourni, avec les
      arguments séquentiels et nommés respectivement pris depuis les
      paramètres *args* et *kwargs*.

   start()

      Démarre l'activité du processus.

      Elle doit être appelée au plus une fois par objet processus.
      Elle s'arrange pour que la méthode "run()" de l'objet soit
      invoquée dans un processus séparé.

   join([timeout])

      Si l'argument optionnel *timeout* est "None" (par défaut), la
      méthode bloque jusqu'à ce que le processus dont la méthode
      "join()" a été appelée se termine. Si *timeout* est un nombre
      positif, elle bloque au maximum pendant *timeout* secondes.
      Notez que la méthode renvoie "None" si le processus se termine
      ou si le temps d'exécution expire. Vérifiez l'attribut
      "exitcode" du processus pour déterminer s'il s'est terminé.

      *join* peut être appelée plusieurs fois sur un même processus.

      Un processus ne peut pas s'attendre lui-même car cela causerait
      un interblocage. C'est une erreur d'essayer d'attendre un
      processus avant qu'il ne soit démarré.

   name

      Le nom du processus. Le nom est une chaîne de caractères
      utilisée uniquement pour l'identification du processus. Il n'a
      pas de sémantique. Plusieurs processus peuvent avoir le même
      nom.

      Le nom initial est déterminé par le constructeur. Si aucun nom
      explicite n'est fourni au constructeur, un nom de la forme «
      Process-N_1:N_2:...:N_k » est construit, où chaque N_k est le
      N^e enfant de son parent.

   is_alive()

      Renvoie vrai si le processus est en vie, faux sinon.

      Grossièrement, un objet processus est en vie depuis le moment où
      la méthode "start()" finit de s'exécuter jusqu'à ce que le
      processus fils se termine.

   daemon

      L'option *daemon* du processus, une valeur booléenne. L'option
      doit être réglée avant que la méthode "start()" ne soit appelée.

      La valeur initiale est héritée par le processus créateur.

      Quand un processus se ferme, il tente de terminer tous ses
      processus enfants *daemon*.

      Notez qu'un processus *daemon* n'est pas autorisé à créer des
      processus fils. Sinon un processus *daemon* laisserait ses
      enfants orphelins lorsqu'il se termine par la fermeture de son
      parent. De plus, ce **ne sont pas** des *daemons* ou services
      Unix, ce sont des processus normaux qui seront terminés (et non
      attendus) si un processus non *daemon* se ferme.

   En plus de l'API "threading.Thread", les objets "Process"
   supportent aussi les attributs et méthodes suivants :

   pid

      Renvoie l'ID du processus. Avant que le processus ne soit lancé,
      la valeur est "None".

   exitcode

      Le code de fermeture de l'enfant. La valeur est "None" si le
      processus ne s'est pas encore terminé. Une valeur négative *-N*
      indique que le fils a été terminé par un signal *N*.

   authkey

      La clé d'authentification du processus (une chaîne d'octets).

      Quand "multiprocessing" est initialisé, une chaîne aléatoire est
      assignée au processus principal, en utilisant "os.urandom()".

      Quand un objet "Process" est créé, il hérité de la clé
      d'authentification de son parent, bien que cela puisse être
      changé à l'aide du paramètre "authkey" pour une autre chaîne
      d'octets.

      Voir Clés d'authentification.

   sentinel

      Un identifiant numérique de l'objet système qui devient « prêt »
      quand le processus se termine.

      Vous pouvez utiliser cette valeur si vous voulez attendre
      plusieurs événements à la fois en utilisant
      "multiprocessing.connection.wait()". Autrement appeler "join()"
      est plus simple.

      Sous Windows, c'est un mécanisme de l'OS utilisable avec les
      familles d'appels API "WaitForSingleObject" et
      "WaitForMultipleObjects". Sous Unix, c'est un descripteur de
      fichier utilisable avec les primitives sur module "select".

      Nouveau dans la version 3.3.

   terminate()

      Termine le processus. Sous Unix cela est réalisé à l'aide d'un
      signal "SIGTERM", sous Windows "TerminateProcess()" est utilisé.
      Notez que les gestionnaires de sortie, les clauses *finally*
      etc. ne sont pas exécutées.

      Notez que les descendants du processus ne *seront pas* terminés
      – ils deviendront simplement orphelins.

      Avertissement:

        Si cette méthode est utilisée quand le processus associé
        utilise un tube ou une queue, alors le tube ou la queue sont
        susceptibles d'être corrompus et peuvent devenir inutilisables
        par les autres processus. De façon similaire, si le processus
        a acquis un verrou, un sémaphore ou autre, alors le terminer
        est susceptible de provoquer des blocages dans les autres
        processus.

   kill()

      Identique à "terminate()" mais utilisant le signal "SIGKILL"
      sous Unix.

      Nouveau dans la version 3.7.

   close()

      Ferme l'objet "Process", libérant toutes les ressources qui lui
      sont associées. Une "ValueError" est levée si le processus sous-
      jacent tourne toujours. Une fois que "close()" se termine avec
      succès, la plupart des autres méthodes et attributs des objets
      "Process" lèveront une "ValueError".

      Nouveau dans la version 3.7.

   Notez que les méthodes "start()", "join()", "is_alive()",
   "terminate()" et "exitcode" ne devraient être appelées que par le
   processus ayant créé l'objet *process*.

   Exemple d'utilisation de quelques méthodes de "Process" :

       >>> import multiprocessing, time, signal
       >>> p = multiprocessing.Process(target=time.sleep, args=(1000,))
       >>> print(p, p.is_alive())
       <Process ... initial> False
       >>> p.start()
       >>> print(p, p.is_alive())
       <Process ... started> True
       >>> p.terminate()
       >>> time.sleep(0.1)
       >>> print(p, p.is_alive())
       <Process ... stopped exitcode=-SIGTERM> False
       >>> p.exitcode == -signal.SIGTERM
       True

exception multiprocessing.ProcessError

   La classe de base de toutes les exceptions de "multiprocessing".

exception multiprocessing.BufferTooShort

   Exception levée par "Connection.recv_bytes_into()" quand l'objet
   tampon fourni est trop petit pour le message à lire.

   Si "e" est une instance de "BufferTooShort" alors "e.args[0]"
   donnera un message sous forme d'une chaîne d'octets.

exception multiprocessing.AuthenticationError

   Levée quand il y a une erreur d'authentification.

exception multiprocessing.TimeoutError

   Levée par les méthodes avec temps d'exécution limité, quand ce
   temps expire.


Tubes (*pipes*) et Queues
-------------------------

Quand de multiples processus sont utilisés, de l'échange de messages
est souvent mis en place pour la communication entre processus et
éviter d'avoir à utiliser des primitives de synchronisation telles que
des verrous.

Pour échanger des messages vous pouvez utiliser un "Pipe()" (pour une
connexion entre deux processus) ou une queue (qui autorise de
multiples producteurs et consommateurs).

Les types "Queue", "SimpleQueue" et "JoinableQueue" sont des queues
FIFO (first-in, first-out) multi-producteurs et multi-consommateurs
modelées sur la classe "queue.Queue" de la bibliothèque standard.
Elles diffèrent par l'absence dans "Queue" des méthodes "task_done()"
et "join()" introduites dans la classe "queue.Queue" par Python 2.5.

Si vous utilisez "JoinableQueue" alors vous **devez** appeler
"JoinableQueue.task_done()" pour chaque tâche retirée de la queue,
sans quoi le sémaphore utilisé pour compter le nombre de tâches non
accomplies pourra éventuellement déborder, levant une exception.

Notez que vous pouvez aussi créer une queue partagée en utilisant un
objet gestionnaire – voir Gestionnaires.

Note:

  "multiprocessing" utilise les exceptions habituelles "queue.Empty"
  et "queue.Full" pour signaler un dépassement du temps maximal
  autorisé. Elles ne sont pas disponibles dans l'espace de nommage
  "multiprocessing" donc vous devez les importer depuis le module
  "queue".

Note:

  Quand un objet est placé dans une queue, l'objet est sérialisé par
  *pickle* et un fil d'exécution en arrière-plan transmettra ensuite
  les données sérialisées sur un tube sous-jacent. Cela a certaines
  conséquences qui peuvent être un peu surprenantes, mais ne devrait
  causer aucune difficultés pratiques – si elles vous embêtent
  vraiment, alors vous pouvez à la place utiliser une queue créée avec
  un manager.

  1. Après avoir placé un objet dans une queue vide il peut y avoir un
     délai infinitésimal avant que la méthode "empty()" de la queue
     renvoie "False" et que "get_nowait()" renvoie une valeur sans
     lever de "queue.Empty".

  2. Si plusieurs processus placent des objets dans la queue, il est
     possible pour les objets d'être reçus de l'autre côté dans le
     désordre. Cependant, les objets placés par un même processus
     seront toujours récupérés dans l'ordre attendu.

Avertissement:

  Si un processus est tué à l'aide de "Process.terminate()" ou
  "os.kill()" pendant qu'il tente d'utiliser une "Queue", alors les
  données de la queue peuvent être corrompues. Cela peut par la suite
  causer des levées d'exceptions dans les autres processus quand ils
  tenteront d'utiliser la queue.

Avertissement:

  Comme mentionné plus haut, si un processus fils a placé des éléments
  dans la queue (et qu'il n'a pas utilisé
  "JoinableQueue.cancel_join_thread"), alors le processus ne se
  terminera pas tant que les éléments placés dans le tampon n'auront
  pas été transmis au tube.Cela signifie que si vous essayez
  d'attendre ce processus vous pouvez obtenir un interblocage, à moins
  que vous ne soyez sûr que tous les éléments placés dans la queue ont
  été consommés. De même, si le processus fils n'est pas un *daemon*
  alors le processus parent pourrait bloquer à la fermeture quand il
  tentera d'attendre tous ses enfants non *daemons*.Notez que la queue
  créée à l'aide d'un gestionnaire n'a pas ce problème. Voir Lignes
  directrices de programmation.

Pour un exemple d'utilisation de queues pour de la communication entre
les processus, voir Exemples.

multiprocessing.Pipe([duplex])

   Renvoie une paire "(conn1, conn2)" d'objets "Connection"
   représentant les bouts d'un tube.

   Si *duplex* vaut "True" (par défaut), alors le tube est
   bidirectionnel. Si *duplex* vaut "False" il est unidirectionnel :
   "conn1" ne peut être utilisé que pour recevoir des messages et
   "conn2" que pour en envoyer.

class multiprocessing.Queue([maxsize])

   Renvoie une queue partagée entre les processus utilisant un tube et
   quelques verrous/sémaphores. Quand un processus place initialement
   un élément sur la queue, un fil d'exécution *feeder* est démarré
   pour transférer les objets du tampon vers le tube.

   Les exceptions habituelles "queue.Empty" et "queue.Full" du module
   "queue" de la bibliothèque standard sont levées pour signaler les
   *timeouts*.

   "Queue" implémente toutes les méthodes de "queue.Queue" à
   l'exception de "task_done()" et "join()".

   qsize()

      Renvoie la taille approximative de la queue. Ce nombre n'est pas
      fiable en raison des problématiques de *multithreading* et
      *multiprocessing*.

      Notez que cela peut lever une "NotImplementedError" sous les
      plateformes Unix telles que Mac OS X où "sem_getvalue()" n'est
      pas implémentée.

   empty()

      Renvoie "True" si la queue est vide, "False" sinon. Cette valeur
      n'est pas fiable en raison des problématiques de
      *multithreading* et *multiprocessing*.

   full()

      Renvoie "True" si la queue est pleine, "False" sinon. Cette
      valeur n'est pas fiable en raison des problématiques de
      *multithreading* et *multiprocessing*.

   put(obj[, block[, timeout]])

      Place *obj* dans la queue. Si l'argument optionnel *block* vaut
      "True" (par défaut) est que *timeout* est "None" (par défaut),
      bloque jusqu'à ce qu'un slot libre soit disponible. Si *timeout*
      est un nombre positif, la méthode bloquera au maximum *timeout*
      secondes et lèvera une exception "queue.Full" si aucun slot
      libre n'a été trouvé dans le temps imparti. Autrement (*block*
      vaut "False"), place un élément dans la queue si un slot libre
      est immédiatement disponible, ou lève une exception "queue.Full"
      dans le cas contraire (*timeout* est ignoré dans ce cas).

      Modifié dans la version 3.8: Si la queue a été marquée comme
      fermée, une "ValueError" est levée. Auparavant, une
      "AssertionError" était levée.

   put_nowait(obj)

      Équivalent à "put(obj, False)".

   get([block[, timeout]])

      Retire et renvoie un élément de la queue. Si l'argument
      optionnel *block* vaut "True" (par défaut) et que *timeout* est
      "None" (par défaut), bloque jusqu'à ce qu'un élément soit
      disponible. Si *timeout* (le délai maximal autorisé) est un
      nombre positif, la méthode bloquera au maximum *timeout*
      secondes et lèvera une exception "queue.Empty" si aucun élément
      n'est disponible dans le temps imparti. Autrement (*block* vaut
      "False"), renvoie un élément s'il est immédiatement disponible,
      ou lève une exception "queue.Empty" dans le cas contraire
      (*timeout* est ignoré dans ce cas).

      Modifié dans la version 3.8: Si la queue a été marquée comme
      terminée, une "ValueError" est levée. Auparavant, une "OSError".
      était levée.

   get_nowait()

      Équivalent à "get(False)".

   "multiprocessing.Queue" possède quelques méthodes additionnelles
   non présentes dans "queue.Queue". Ces méthodes ne sont
   habituellement pas nécessaires pour la plupart des codes :

   close()

      Indique que plus aucune donnée ne peut être placée sur la queue
      par le processus courant. Le fil d'exécution en arrière-plan se
      terminera quand il aura transféré toutes les données du tampon
      vers le tube. Elle est appelée automatiquement quand la queue
      est collectée par le ramasse-miettes.

   join_thread()

      Attend le fil d'exécution d'arrière-plan. Elle peut seulement
      être utilisée une fois que "close()" a été appelée. Elle bloque
      jusqu'à ce que le fil d'arrière-plan se termine, assurant que
      toutes les données du tampon ont été transmises au tube.

      Par défaut si un processus n'est pas le créateur de la queue
      alors à la fermeture elle essaiera d'attendre le fil d'exécution
      d'arrière-plan de la queue. Le processus peut appeler
      "cancel_join_thread()" pour que "join_thread()" ne fasse rien.

   cancel_join_thread()

      Empêche "join_thread()" de bloquer. En particulier, cela empêche
      le fil d'arrière-plan d'être attendu automatiquement quand le
      processus se ferme – voir "join_thread()".

      Un meilleur nom pour cette méthode pourrait être
      "allow_exit_without_flush()". Cela peut provoquer des pertes de
      données placées dans la queue, et vous ne devriez certainement
      pas avoir besoin de l'utiliser. Elle n'est là que si vous
      souhaitez terminer immédiatement le processus sans transférer
      les données du tampon, et que vous ne vous inquiétez pas de
      perdre des données.

   Note:

     Le fonctionnement de cette classe requiert une implémentation de
     sémaphore partagé sur le système d'exploitation hôte. Sans cela,
     la fonctionnalité sera désactivée et la tentative d'instancier
     une "Queue" lèvera une "ImportError". Voir bpo-3770 pour plus
     d'informations. Cette remarque reste valable pour les autres
     types de queues spécialisées définies par la suite.

class multiprocessing.SimpleQueue

   Un type de "Queue" simplifié, très proche d'un "Pipe" avec verrou.

   close()

      Ferme la queue : libère les ressources internes.

      Une queue ne doit plus être utilisée après sa fermeture. Par
      exemple, les méthodes "get()", "put()" et "empty()" ne doivent
      plus être appelées.

      Nouveau dans la version 3.9.

   empty()

      Renvoie "True" si la queue est vide, "False" sinon.

   get()

      Supprime et renvoie un élément de la queue.

   put(item)

      Place *item* dans la queue.

class multiprocessing.JoinableQueue([maxsize])

   "JoinableQueue", une sous-classe de "Queue", est une queue qui
   ajoute des méthodes "task_done()" et "join()".

   task_done()

      Indique qu'une tâche précédemment placée dans la queue est
      complétée. Utilisé par les consommateurs de la queue. Pour
      chaque "get()" utilisé pour récupérer une tâche, un appel
      ultérieur à "task_done()" indique à la queue que le traitement
      de la tâche est terminé.

      Si un "join()" est actuellement bloquant, il se débloquera quand
      tous les éléments auront été traités (signifiant qu'un appel à
      "task_done()" a été reçu pour chaque élément ayant été placé via
      "put()" dans la queue).

      Lève une exception "ValueError" si appelée plus de fois qu'il y
      avait d'éléments dans la file.

   join()

      Bloque jusqu'à ce que tous les éléments de la queue aient été
      récupérés et traités.

      Le compteur des tâches non accomplies augmente chaque fois qu'un
      élément est ajouté à la queue. Le compteur redescend chaque fois
      qu'un consommateur appelle "task_done()" pour indiquer qu'un
      élément a été récupéré et que tout le travail qui le concerne
      est complété. Quand le compteur des tâches non accomplies
      atteint zéro, "join()" est débloquée.


Divers
------

multiprocessing.active_children()

   Renvoie la liste de tous les enfants vivants du processus courant.

   Appeler cette méthode provoque l'effet de bord d'attendre tout
   processus qui n'a pas encore terminé.

multiprocessing.cpu_count()

   Renvoie le nombre de CPU sur le système.

   Ce nombre n'est pas équivalent au nombre de CPUs que le processus
   courant peut utiliser.  Le nombre de CPUs utilisables peut être
   obtenu avec "len(os.sched_getaffinity(0))"

   Peut lever une "NotImplementedError".

   Voir aussi: "os.cpu_count()"

multiprocessing.current_process()

   Renvoie l'objet "Process" correspondant au processus courant.

   Un analogue à "threading.current_thread()".

multiprocessing.parent_process()

   Renvoie l'objet "Process" correspondant au processus père de
   "current_process()". Pour le processus maître, "parent_process"
   vaut "None".

   Nouveau dans la version 3.8.

multiprocessing.freeze_support()

   Ajoute le support des programmes utilisant "multiprocessing" qui
   ont été figés pour produire un exécutable Windows. (Testé avec
   **py2exe**, **PyInstaller** et **cx_Freeze**.)

   Cette fonction doit être appelée juste après la ligne "if __name__
   == '__main__'" du module principal. Par exemple :

      from multiprocessing import Process, freeze_support

      def f():
          print('hello world!')

      if __name__ == '__main__':
          freeze_support()
          Process(target=f).start()

   Si la ligne "freeze_support()" est omise, alors tenter de lancer
   l'exécutable figé lèvera une "RuntimeError".

   Appeler "freeze_support()" n'a pas d'effet quand elle est invoquée
   sur un système d'exploitation autre que Windows. De plus, si le
   module est lancé normalement par l'interpréteur Python sous Windows
   (le programme n'a pas été figé), alors "freeze_support()" n'a pas
   d'effet.

multiprocessing.get_all_start_methods()

   Renvoie la liste des méthodes de démarrage supportées, la première
   étant celle par défaut. Les méthodes de démarrage possibles sont
   "'fork'", "'spawn'" et "'forkserver'". Sous Windows seule "'spawn'"
   est disponible. Sous Unix "'fork'" et "'spawn'" sont disponibles,
   "'fork'" étant celle par défaut.

   Nouveau dans la version 3.4.

multiprocessing.get_context(method=None)

   Renvoie un contexte ayant les mêmes attributs que le module
   "multiprocessing".

   Si *method* est "None" le contexte par défaut est renvoyé. Sinon
   *method* doit valoir "'fork'", "'spawn'" ou "'forkserver'". Une
   "ValueError" est levée si la méthode de démarrage spécifiée n'est
   pas disponible.

   Nouveau dans la version 3.4.

multiprocessing.get_start_method(allow_none=False)

   Renvoie le nom de la méthode de démarrage utilisée pour démarrer le
   processus.

   Si le nom de la méthode n'a pas été fixé et que *allow_none* est
   faux, alors la méthode de démarrage est réglée à celle par défaut
   et son nom est renvoyé. Si la méthode n'a pas été fixée et que
   *allow_none* est vrai, "None" est renvoyé.

   La valeur de retour peut être "'fork'", "'spawn'", "'forkserver'"
   ou "None". "'fork'" est la valeur par défaut sous Unix, "'spawn'"
   est celle sous Windows.

   Nouveau dans la version 3.4.

multiprocessing.set_executable()

   Définit le chemin de l'interpréteur Python à utiliser pour démarrer
   un processus fils. (Par défaut "sys.executable" est utilisé). Les
   intégrateurs devront probablement faire quelque chose comme

      set_executable(os.path.join(sys.exec_prefix, 'pythonw.exe'))

   avant de pouvoir créer des processus fils.

   Modifié dans la version 3.4: Maintenant supporté sous Unix quand la
   méthode de démarrage "'spawn'" est utilisée.

multiprocessing.set_start_method(method)

   Règle la méthode qui doit être utilisée pour démarrer un processus
   fils. *method* peut être "'fork'", "'spawn'" ou "'forkserver'".

   Notez que cette fonction ne devrait être appelée qu'une fois au
   plus, et l'appel devrait être protégé à l'intérieur d'une clause
   "if __name__ == '__main__'" dans le module principal.

   Nouveau dans la version 3.4.

Note:

  "multiprocessing" ne contient pas d'analogues à
  "threading.active_count()", "threading.enumerate()",
  "threading.settrace()", "threading.setprofile()", "threading.Timer",
  ou "threading.local".


Objets de connexions
--------------------

Les objets de connexion autorisent l'envoi et la réception d'objets
sérialisables ou de chaînes de caractères. Ils peuvent être vus comme
des interfaces de connexion (*sockets*) connectées orientées messages.

Les objets de connexion sont habituellement créés via "Pipe" – voir
aussi Auditeurs et Clients.

class multiprocessing.connection.Connection

   send(obj)

      Envoie un objet sur l'autre bout de la connexion, qui devra être
      lu avec "recv()".

      L'objet doit être sérialisable. Les *pickles* très larges
      (approximativement 32 Mo+, bien que cela dépende de l'OS)
      pourront lever une exception "ValueError".

   recv()

      Renvoie un objet envoyé depuis l'autre bout de la connexion en
      utilisant "send()". Bloque jusqu'à ce que quelque chose soit
      reçu. Lève une "EOFError" s'il n'y a plus rien à recevoir et que
      l'autre bout a été fermé.

   fileno()

      Renvoie le descripteur de fichier ou identifiant utilisé par la
      connexion.

   close()

      Ferme la connexion.

      Elle est appelée automatiquement quand la connexion est
      collectée par le ramasse-miettes.

   poll([timeout])

      Renvoie vrai ou faux selon si des données sont disponibles à la
      lecture.

      Si *timeout* n'est pas spécifié la méthode renverra
      immédiatement. Si *timeout* est un nombre alors il spécifie le
      temps maximum de blocage en secondes. Si *timeout* est "None",
      un temps d'attente infini est utilisé.

      Notez que plusieurs objets de connexions peuvent être attendus
      en même temps à l'aide de "multiprocessing.connection.wait()".

   send_bytes(buffer[, offset[, size]])

      Envoie des données binaires depuis un *bytes-like object* comme
      un message complet.

      Si *offset* est fourni, les données sont lues depuis cette
      position dans le tampon *buffer*. Si *size* est fourni, il
      indique le nombre d'octets qui seront lus depuis *buffer*. Les
      tampons très larges (approximativement 32 MiB+, bien que cela
      dépende de l'OS) pourront lever une exception "ValueError".

   recv_bytes([maxlength])

      Renvoie un message complet de données binaires envoyées depuis
      l'autre bout de la connexion comme une chaîne de caractères.
      Bloque jusqu'à ce qu'il y ait quelque chose à recevoir. Lève une
      "EOFError" s'il ne reste rien à recevoir et que l'autre côté de
      la connexion a été fermé.

      Si *maxlength* est précisé que que le message est plus long que
      *maxlength* alors une "OSError" est levée et la connexion n'est
      plus lisible.

      Modifié dans la version 3.3: Cette fonction levait auparavant
      une "IOError", qui est maintenant un alias pour "OSError".

   recv_bytes_into(buffer[, offset])

      Lit et stocke dans *buffer* un message complet de données
      binaires envoyées depuis l'autre bout de la connexion et renvoie
      le nombre d'octets du message. Bloque jusqu'à ce qu'il y ait
      quelque chose à recevoir. Lève une "EOFError" s'il ne reste rien
      à recevoir et que l'autre côté de la connexion a été fermé.

      *buffer* doit être un *bytes-like object* accessible en
      écriture. Si *offset* est donné, le message sera écrit dans le
      tampon à partir de cette position. *offset* doit être un entier
      positif, inférieur à la taille de *buffer* (en octets).

      Si le tampon est trop petit une exception "BufferTooShort" est
      levée et le message complet est accessible via "e.args[0]" où
      "e" est l'instance de l'exception.

   Modifié dans la version 3.3: Les objets de connexions eux-mêmes
   peuvent maintenant être transférés entre les processus en utilisant
   "Connection.send()" et "Connection.recv()".

   Nouveau dans la version 3.3: Les objets de connexions supportent
   maintenant le protocole des gestionnaires de contexte – voir Le
   type gestionnaire de contexte.  "__enter__()" renvoie l'objet de
   connexion, et "__exit__()" appelle "close()".

Par exemple :

   >>> from multiprocessing import Pipe
   >>> a, b = Pipe()
   >>> a.send([1, 'hello', None])
   >>> b.recv()
   [1, 'hello', None]
   >>> b.send_bytes(b'thank you')
   >>> a.recv_bytes()
   b'thank you'
   >>> import array
   >>> arr1 = array.array('i', range(5))
   >>> arr2 = array.array('i', [0] * 10)
   >>> a.send_bytes(arr1)
   >>> count = b.recv_bytes_into(arr2)
   >>> assert count == len(arr1) * arr1.itemsize
   >>> arr2
   array('i', [0, 1, 2, 3, 4, 0, 0, 0, 0, 0])

Avertissement:

  La méthode "Connection.recv()" désérialise automatiquement les
  données qu'elle reçoit, ce qui peut être un risque de sécurité à
  moins que vous ne fassiez réellement confiance au processus émetteur
  du message.Par conséquent, à moins que l'objet de connexion soit
  instancié par "Pipe()", vous ne devriez uniquement utiliser les
  méthodes "recv()" et "send()" après avoir effectué une quelconque
  forme d'authentification. Voir Clés d'authentification.

Avertissement:

  Si un processus est tué pendant qu'il essaye de lire ou écrire sur
  le tube, alors les données du tube ont des chances d'être
  corrompues, parce qu'il devient impossible d'être sûr d'où se
  trouvent les bornes du message.


Primitives de synchronisation
-----------------------------

Généralement les primitives de synchronisation ne sont pas nécessaire
dans un programme multi-processus comme elles le sont dans un
programme multi-fils d'exécution. Voir la documentation du module
"threading".

Notez que vous pouvez aussi créer des primitives de synchronisation en
utilisant un objet gestionnaire – voir Gestionnaires.

class multiprocessing.Barrier(parties[, action[, timeout]])

   Un objet barrière : un clone de "threading.Barrier".

   Nouveau dans la version 3.3.

class multiprocessing.BoundedSemaphore([value])

   Un objet sémaphore lié : un analogue proche de
   "threading.BoundedSemaphore".

   Une seule différence existe avec son proche analogue : le premier
   argument de sa méthode "acquire" est appelé *block*, pour la
   cohérence avec "Lock.acquire()".

   Note:

     Sur Mac OS X, elle n'est pas distinguable de la classe
     "Semaphore" parce que "sem_getvalue()" n'est pas implémentée sur
     cette plateforme.

class multiprocessing.Condition([lock])

   Une variable conditionnelle : un alias pour "threading.Condition".

   Si *lock* est spécifié il doit être un objet "Lock" ou "RLock" du
   module "multiprocessing".

   Modifié dans la version 3.3: La méthode "wait_for()" a été ajoutée.

class multiprocessing.Event

   Un clone de "threading.Event".

class multiprocessing.Lock

   Un verrou non récursif : un analogue proche de "threading.Lock".
   Une fois que le processus ou le fil d'exécution a acquis un verrou,
   les tentatives suivantes d'acquisition depuis n'importe quel
   processus ou fil d'exécution bloqueront jusqu'à ce qu'il soit
   libéré ; n'importe quel processus ou fil peut le libérer. Les
   concepts et comportements de "threading.Lock" qui s'appliquent aux
   fils d'exécution sont répliqués ici dans "multiprocessing.Lock" et
   s'appliquent aux processus et aux fils d'exécution, à l'exception
   de ce qui est indiqué.

   Notez que "Lock" est en fait une fonction *factory* qui renvoie une
   instance de "multiprocessing.synchronize.Lock" initialisée avec un
   contexte par défaut.

   "Lock" supporte le protocole *context manager* et peut ainsi être
   utilisé avec une instruction "with".

   acquire(block=True, timeout=None)

      Acquiert un verrou, bloquant ou non bloquant.

      Avec l'argument *block* à "True" (par défaut), l'appel de
      méthode bloquera jusqu'à ce que le verrou soit dans
      déverrouillé, puis le verrouillera avant de renvoyer "True".
      Notez que le nom de ce premier argument diffère de celui de
      "threading.Lock.acquire()".

      Avec l'argument *block* à "False", l'appel de méthode ne bloque
      pas. Si le verrou est actuellement verrouillé, renvoie "False" ;
      autrement verrouille le verrou et renvoie "True".

      Quand invoqué avec un nombre flottant positif comme *timeout*,
      bloque au maximum pendant ce nombre spécifié de secondes, tant
      que le verrou ne peut être acquis. Les invocations avec une
      valeur de *timeout* négatives sont équivalents à zéro. Les
      invocations avec un *timeout* à "None" (par défaut)
      correspondent à un délai d'attente infini. Notez que le
      traitement des valeurs de *timeout* négatives et "None" diffère
      du comportement implémenté dans "threading.Lock.acquire()".
      L'argument *timeout* n'a pas d'implication pratique si
      l'argument *block* est mis ) "False" et est alors ignoré.
      Renvoie "True" si le verrou a été acquis et "False" si le temps
      de *timeout* a expiré.

   release()

      Libère un verrou. Elle peut être appelée depuis n'importe quel
      processus ou fil d'exécution, pas uniquement le processus ou le
      fil qui a acquis le verrou à l'origine.

      Le comportement est le même que "threading.Lock.release()"
      excepté que lorsque la méthode est appelée sur un verrou
      déverrouillé, une "ValueError" est levée.

class multiprocessing.RLock

   Un objet verrou récursif : un analogue proche de "threading.RLock".
   Un verrou récursif doit être libéré par le processus ou le fil
   d'exécution qui l'a acquis. Quand un processus ou un fil acquiert
   un verrou récursif, le même processus/fil peut l'acquérir à nouveau
   sans bloquer ; le processus/fil doit le libérer autant de fois
   qu'il l'acquiert.

   Notez que "RLock" est en fait une fonction *factory* qui renvoie
   une instance de "multiprocessing.synchronize.RLock" initialisée
   avec un contexte par défaut.

   "RLock" supporte le protocole *context manager* et peut ainsi être
   utilisée avec une instruction "with".

   acquire(block=True, timeout=None)

      Acquiert un verrou, bloquant ou non bloquant.

      Quand invoqué avec l'argument *block* à "True", bloque jusqu'à
      ce que le verrou soit déverrouillé (n'appartenant à aucun
      processus ou fil d'exécution) sauf s'il appartient déjà au
      processus ou fil d'exécution courant. Le processus ou fil
      d'exécution courant prend la possession du verrou (s'il ne l'a
      pas déjà) et incrémente d'un le niveau de récursion du verrou,
      renvoyant ainsi "True". Notez qu'il y a plusieurs différences
      dans le comportement de ce premier argument comparé à
      l'implémentation de "threading.RLock.acquire()", à commencer par
      le nom de l'argument lui-même.

      Quand invoqué avec l'argument *block* à "False", ne bloque pas.
      Si le verrou est déjà acquis (et possédé) par un autre processus
      ou fil d'exécution, le processus/fil courant n'en prend pas la
      possession et le niveau de récursion n'est pas incrémenté,
      résultant en une valeur de retour à "False". Si le verrou est
      déverrouillé, le processus/fil courant en prend possession et
      incrémente son niveau de récursion, renvoyant "True".

      L'usage et les comportements de l'argument *timeout* sont les
      mêmes que pour "Lock.acquire()". Notez que certains de ces
      comportements diffèrent par rapport à ceux implémentés par
      "threading.RLock.acquire()".

   release()

      Libère un verrou, décrémentant son niveau de récursion. Si après
      la décrémentation le niveau de récursion est zéro, réinitialise
      le verrou à un état déverrouillé (n'appartenant à aucun
      processus ou fil d'exécution) et si des processus/fils attendent
      que le verrou se déverrouillé, autorise un seul d'entre-eux à
      continuer. Si après cette décrémentation le niveau de récursion
      est toujours strictement positif, le verrou reste verrouillé et
      propriété du processus/fil appelant.

      N'appelez cette méthode que si le processus ou fil d'exécution
      appelant est propriétaire du verrou. Une "AssertionError" est
      levée si cette méthode est appelée par un processus/fil autre
      que le propriétaire ou si le verrou n'est pas verrouillé
      (possédé). Notez que le type d'exception levé dans cette
      situation diffère du comportement de
      "threading.RLock.release()".

class multiprocessing.Semaphore([value])

   Un objet sémaphore, proche analogue de "threading.Semaphore".

   Une seule différence existe avec son proche analogue : le premier
   argument de sa méthode "acquire" est appelé *block*, pour la
   cohérence avec "Lock.acquire()".

Note:

  Sous Mac OS X, "sem_timedwait" n'est pas supporté, donc appeler
  "acquire()" avec un temps d'exécution limité émulera le comportement
  de cette fonction en utilisant une boucle d'attente.

Note:

  Si le signal *SIGINT* généré par un "Ctrl-C" survient pendant que le
  fil d'exécution principal est bloqué par un appel à
  "BoundedSemaphore.acquire()", "Lock.acquire()", "RLock.acquire()",
  "Semaphore.acquire()", "Condition.acquire()" ou "Condition.wait()",
  l'appel sera immédiatement interrompu et une "KeyboardInterrupt"
  sera levée.Cela diffère du comportement de "threading" où le
  *SIGINT* est ignoré tant que les appels bloquants sont en cours.

Note:

  Certaines des fonctionnalités de ce paquet requièrent une
  implémentation fonctionnelle de sémaphores partagés sur le système
  hôte. Sans cela, le module "multiprocessing.synchronize" sera
  désactivé, et les tentatives de l'importer lèveront une
  "ImportError". Voir bpo-3770 pour plus d'informations.


Objets "ctypes" partagés
------------------------

Il est possible de créer des objets partagés utilisant une mémoire
partagée pouvant être héritée par les processus enfants.

multiprocessing.Value(typecode_or_type, *args, lock=True)

   Renvoie un objet "ctypes" alloué depuis la mémoire partagée. Par
   défaut la valeur de retour est en fait un *wrapper* synchronisé
   autour de l'objet. L'objet en lui-même est accessible par
   l'attribut *value* de l'une "Value".

   *typecode_or_type* détermine le type de l'objet renvoyé : il s'agit
   soit d'un type *ctype* soit d'un caractère *typecode* tel
   qu'utilisé par le module "array". **args* est passé au constructeur
   de ce type.

   Si *lock* vaut "True" (par défaut), alors un nouveau verrou
   récursif est créé pour synchroniser l'accès à la valeur. Si *lock*
   est un objet "Lock" ou "RLock" alors il sera utilisé pour
   synchroniser l'accès à la valeur. Si *lock* vaut "False", l'accès à
   l'objet renvoyé ne sera pas automatiquement protégé par un verrou,
   donc il ne sera pas forcément « *process-safe* ».

   Les opérations telles que "+=" qui impliquent une lecture et une
   écriture ne sont pas atomique. Ainsi si vous souhaitez par exemple
   réaliser une incrémentation atomique sur une valeur partagée, vous
   ne pouvez pas simplement faire

      counter.value += 1

   En supposant que le verrou associé est récursif (ce qui est le cas
   par défaut), vous pouvez à la place faire

      with counter.get_lock():
          counter.value += 1

   Notez que *lock* est un argument *keyword-only*.

multiprocessing.Array(typecode_or_type, size_or_initializer, *, lock=True)

   Renvoie un tableau *ctypes* alloué depuis la mémoire partagée. Par
   défaut la valeur de retour est en fait un *wrapper* synchronisé
   autour du tableau.

   *typecode_or_type* détermine le type des éléments du tableau
   renvoyé : il s'agit soit d'un type *ctype* soit d'un caractère
   *typecode* tel qu'utilisé par le module "array". Si
   *size_or_initialize* est un entier, alors il détermine la taille du
   tableau, et le tableau sera initialisé avec des zéros. Autrement,
   *size*or_initializer* est une séquence qui sera utilisée pour
   initialiser le tableau et dont la taille détermine celle du
   tableau.

   Si *lock* vaut "True" (par défaut), alors un nouveau verrou est
   créé pour synchroniser l'accès à la valeur. Si *lock* est un objet
   "Lock" ou "RLock" alors il sera utilisé pour synchroniser l'accès à
   la valeur. Si *lock* vaut "False", l'accès à l'objet renvoyé ne
   sera pas automatiquement protégé par un verrou, donc il ne sera pas
   forcément « *process-safe* ».

   Notez que *lock* est un argument *keyword-only*.

   Notez qu'un tableau de "ctypes.c_char" a ses attributs *value* et
   *raw* qui permettent de l'utiliser pour stocker et récupérer des
   chaînes de caractères.


Le module "multiprocessing.sharedctypes"
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Le module "multiprocessing.sharedctypes" fournit des fonctions pour
allouer des objets "ctypes" depuis la mémoire partagée, qui peuvent
être hérités par les processus fils.

Note:

  Bien qu'il soit possible de stocker un pointeur en mémoire partagée,
  rappelez-vous qu'un pointer référence un emplacement dans l'espace
  d'adressage d'un processus particulier. Ainsi, ce pointeur a de
  fortes chances d'être invalide dans le contexte d'un autre processus
  et déréférencer le pointeur depuis ce second processus peut causer
  un plantage.

multiprocessing.sharedctypes.RawArray(typecode_or_type, size_or_initializer)

   Renvoie un tableau *ctypes* alloué depuis la mémoire partagée.

   *typecode_or_type* détermine le type des éléments du tableau
   renvoyé : il s'agit soit d'un type *ctype* soit d'un caractère
   codant le type des éléments du tableau (*typecode*) tel qu'utilisé
   par le module "array". Si *size_or_initialize* est un entier, alors
   il détermine la taille du tableau, et le tableau sera initialisé
   avec des zéros. Autrement, *size_or_initializer* est une séquence
   qui sera utilisée pour initialiser le tableau et dont la taille
   détermine celle du tableau.

   Notez que définir ou récupérer un élément est potentiellement non
   atomique – utilisez plutôt "Array()" pour vous assurer de
   synchroniser automatiquement avec un verrou.

multiprocessing.sharedctypes.RawValue(typecode_or_type, *args)

   Renvoie un objet *ctypes* alloué depuis la mémoire partagée.

   *typecode_or_type* détermine le type de l'objet renvoyé : il s'agit
   soit d'un type *ctype* soit d'un caractère *typecode* tel
   qu'utilisé par le module "array". **args* est passé au constructeur
   de ce type.

   Notez que définir ou récupérer un élément est potentiellement non
   atomique – utilisez plutôt "Value()" pour vous assurer de
   synchroniser automatiquement avec un verrou.

   Notez qu'un tableau de "ctypes.c_char" a ses attributs *value* et
   *raw* qui permettent de l'utiliser pour stocker et récupérer des
   chaînes de caractères – voir la documentation de "ctypes".

multiprocessing.sharedctypes.Array(typecode_or_type, size_or_initializer, *, lock=True)

   Identique à "RawArray()" à l'exception que suivant la valeur de
   *lock* un *wrapper* de synchronisation *process-safe* pourra être
   renvoyé à la place d'un tableau *ctypes* brut.

   Si *lock* vaut "True" (par défaut), alors un nouveau verrou est
   créé pour synchroniser l'accès à la valeur. Si *lock* est un objet
   "Lock" ou "RLock" alors il sera utilisé pour synchroniser l'accès à
   la valeur. Si *lock* vaut "False", l'accès à l'objet renvoyé ne
   sera pas automatiquement protégé par un verrou, donc il ne sera pas
   forcément « *process-safe* ».

   Notez que *lock* est un argument *keyword-only*.

multiprocessing.sharedctypes.Value(typecode_or_type, *args, lock=True)

   Identique à "RawValue()" à l'exception que suivant la valeur de
   *lock* un *wrapper* de synchronisation *process-safe* pourra être
   renvoyé à la place d'un objet *ctypes* brut.

   Si *lock* vaut "True" (par défaut), alors un nouveau verrou est
   créé pour synchroniser l'accès à la valeur. Si *lock* est un objet
   "Lock" ou "RLock" alors il sera utilisé pour synchroniser l'accès à
   la valeur. Si *lock* vaut "False", l'accès à l'objet renvoyé ne
   sera pas automatiquement protégé par un verrou, donc il ne sera pas
   forcément « *process-safe* ».

   Notez que *lock* est un argument *keyword-only*.

multiprocessing.sharedctypes.copy(obj)

   Renvoie un objet *ctypes* alloué depuis la mémoire partagée, qui
   est une copie de l'objet *ctypes* *obj*.

multiprocessing.sharedctypes.synchronized(obj[, lock])

   Renvoie un *wrapper* *process-safe* autour de l'objet *ctypes* qui
   utilise *lock* pour synchroniser l'accès. Si *lock* est "None" (par
   défaut), un objet "multiprocessing.RLock" est créé automatiquement.

   Un *wrapper* synchronisé aura deux méthodes en plus de celles de
   l'objet qu'il enveloppe : "get_obj()" renvoie l'objet *wrappé* et
   "get_lock()" renvoie le verrou utilisé pour la synchronisation.

   Notez qu'accéder à l'objet *ctypes* à travers le *wrapper* peut
   s'avérer beaucoup plus lent qu'accéder directement à l'objet
   *ctypes* brut.

   Modifié dans la version 3.5: Les objets synchronisés supportent le
   protocole *context manager*.

Le tableau ci-dessous compare la syntaxe de création des objets
*ctypes* partagés depuis une mémoire partagée avec la syntaxe normale
*ctypes*. (Dans le tableau, "MyStruct" est une sous-classe quelconque
de "ctypes.Structure".)

+----------------------+----------------------------+-----------------------------+
| ctypes               | *sharedctypes* utilisant   | *sharedctypes* utilisant un |
|                      | un type                    | *typecode*                  |
|======================|============================|=============================|
| c_double(2.4)        | RawValue(c_double, 2.4)    | RawValue('d', 2.4)          |
+----------------------+----------------------------+-----------------------------+
| MyStruct(4, 6)       | RawValue(MyStruct, 4, 6)   |                             |
+----------------------+----------------------------+-----------------------------+
| (c_short * 7)()      | RawArray(c_short, 7)       | RawArray('h', 7)            |
+----------------------+----------------------------+-----------------------------+
| (c_int * 3)(9, 2, 8) | RawArray(c_int, (9, 2, 8)) | RawArray('i', (9, 2, 8))    |
+----------------------+----------------------------+-----------------------------+

Ci-dessous un exemple où des objets *ctypes* sont modifiés par un
processus fils :

   from multiprocessing import Process, Lock
   from multiprocessing.sharedctypes import Value, Array
   from ctypes import Structure, c_double

   class Point(Structure):
       _fields_ = [('x', c_double), ('y', c_double)]

   def modify(n, x, s, A):
       n.value **= 2
       x.value **= 2
       s.value = s.value.upper()
       for a in A:
           a.x **= 2
           a.y **= 2

   if __name__ == '__main__':
       lock = Lock()

       n = Value('i', 7)
       x = Value(c_double, 1.0/3.0, lock=False)
       s = Array('c', b'hello world', lock=lock)
       A = Array(Point, [(1.875,-6.25), (-5.75,2.0), (2.375,9.5)], lock=lock)

       p = Process(target=modify, args=(n, x, s, A))
       p.start()
       p.join()

       print(n.value)
       print(x.value)
       print(s.value)
       print([(a.x, a.y) for a in A])

Les résultats affichés sont

   49
   0.1111111111111111
   HELLO WORLD
   [(3.515625, 39.0625), (33.0625, 4.0), (5.640625, 90.25)]


Gestionnaires
-------------

Les gestionnaires fournissent un moyen de créer des données qui
peuvent être partagées entre les différents processus, incluant le
partage à travers le réseau entre des processus tournant sur des
machines différentes. Un objet gestionnaire contrôle un processus
serveur qui gère les *shared objects*. Les autres processus peuvent
accéder aux objets partagés à l'aide de mandataires.

multiprocessing.Manager()

   Renvoie un objet "SyncManager" démarré qui peut être utilisé pour
   partager des objets entre les processus. L'objet gestionnaire
   renvoyé correspond à un processus enfant instancié et possède des
   méthodes pour créer des objets partagés et renvoyer les mandataires
   correspondants.

Les processus gestionnaires seront arrêtés dès qu'ils seront collectés
par le ramasse-miettes ou que leur processus parent se terminera. Les
classes gestionnaires sont définies dans le module
"multiprocessing.managers" :

class multiprocessing.managers.BaseManager([address[, authkey]])

   Crée un objet *BaseManager*.

   Une fois créé il faut appeler "start()" ou
   "get_server().serve_forever()" pour assurer que l'objet
   gestionnaire référence un processus gestionnaire démarré.

   *address* est l'adresse sur laquelle le processus gestionnaire
   écoute pour de nouvelles connexions. Si *address* est "None", une
   adresse arbitraire est choisie.

   *authkey* est la clé d'authentification qui sera utilisée pour
   vérifier la validité des connexions entrantes sur le processus
   serveur. Si *authkey* est "None" alors "current_process().authkey"
   est utilisée. Autrement *authkey* est utilisée et doit être une
   chaîne d'octets.

   start([initializer[, initargs]])

      Démarre un sous-processus pour démarrer le gestionnaire. Si
      *initializer* n'est pas "None" alors le sous-processus appellera
      "initializer(*initargs)" quand il démarrera.

   get_server()

      Renvoie un objet "Server" qui représente le serveur sous le
      contrôle du gestionnaire. L'objet "Server" supporte la méthode
      "serve_forever()" :

         >>> from multiprocessing.managers import BaseManager
         >>> manager = BaseManager(address=('', 50000), authkey=b'abc')
         >>> server = manager.get_server()
         >>> server.serve_forever()

      "Server" possède en plus un attribut "address".

   connect()

      Connecte un objet gestionnaire local au processus gestionnaire
      distant :

         >>> from multiprocessing.managers import BaseManager
         >>> m = BaseManager(address=('127.0.0.1', 50000), authkey=b'abc')
         >>> m.connect()

   shutdown()

      Stoppe le processus utilisé par le gestionnaire. Cela est
      disponible uniquement si "start()" a été utilisée pour démarrer
      le processus serveur.

      Cette méthode peut être appelée plusieurs fois.

   register(typeid[, callable[, proxytype[, exposed[, method_to_typeid[, create_method]]]]])

      Une méthode de classe qui peut être utilisée pour enregistrer un
      type ou un appelable avec la classe gestionnaire.

      *typeif* est un « *type identifier* » qui est utilisé pour
      identifier un type particulier d'objet partagé. Cela doit être
      une chaîne de caractères.

      *callable* est un objet appelable utilisé pour créer les objets
      avec cet identifiant de type. Si une instance de gestionnaire
      prévoit de se connecter au serveur en utilisant sa méthode
      "connect()" ou si l'argument *create_method* vaut "False" alors
      cet argument peut être laissé à "None".

      *proxytype* est une sous-classe de "BaseProxy" utilisée pour
      créer des mandataires autour des objets partagés avec ce
      *typeid*. S'il est "None", une classe mandataire sera créée
      automatiquement.

      *exposed* est utilisé pour préciser une séquence de noms de
      méthodes dont les mandataires pour ce *typeid* doivent être
      autorisés à accéder via "BaseProxy._callmethod()". (Si *exposed*
      est "None" alors "proxytype._exposed_" est utilisé à la place
      s'il existe.) Dans le cas où aucune liste *exposed* n'est
      précisée, toutes les « méthodes publiques » de l'objet partagé
      seront accessibles. (Ici une « méthode publique » signifie
      n'importe quel attribut qui possède une méthode "__call__()" et
      dont le nom ne commence pas par un "'_'".)

      *method_to_typeid* est un tableau associatif utilisé pour
      préciser le type de retour de ces méthodes exposées qui doivent
      renvoyer un mandataire. Il associé un nom de méthode à une
      chaîne de caractères *typeid*. (Si *method_to_typeid* est
      "None", "proxytype._method_to_typeid_" est utilisé à la place
      s'il existe). Si le nom d'une méthode n'est pas une clé de ce
      tableau associatif ou si la valeur associée est "None", l'objet
      renvoyé par la méthode sera une copie de la valeur.

      *create_method* détermine si une méthode devrait être créée avec
      le nom *typeid*, qui peut être utilisée pour indiquer au
      processus serveur de créer un nouvel objet partagé et d'en
      renvoyer un mandataire. a valeur par défaut est "True".

   Les instances de "BaseManager" ont aussi une propriété en lecture
   seule :

   address

      L'adresse utilisée par le gestionnaire.

   Modifié dans la version 3.3: Les objets gestionnaires supportent le
   protocole des gestionnaires de contexte – voir Le type gestionnaire
   de contexte. "__enter__()" démarre le processus serveur (s'il n'a
   pas déjà été démarré) et renvoie l'objet gestionnaire. "__exit__()"
   appelle "shutdown()".Dans les versions précédentes "__enter__()" ne
   démarrait pas le processus serveur du gestionnaire s'il n'était pas
   déjà démarré.

class multiprocessing.managers.SyncManager

   Une sous-classe de "BaseManager" qui peut être utilisée pour la
   synchronisation entre processus. Des objets de ce type sont
   renvoyés par "multiprocessing.Manager()".

   Ces méthodes créent et renvoient des Objets mandataires pour un
   certain nombre de types de données communément utilisés pour être
   synchronisés entre les processus. Elles incluent notamment des
   listes et dictionnaires partagés.

   Barrier(parties[, action[, timeout]])

      Crée un objet "threading.Barrier" partagé et renvoie un
      mandataire pour cet objet.

      Nouveau dans la version 3.3.

   BoundedSemaphore([value])

      Crée un objet "threading.BoundedSemaphore" partagé et renvoie un
      mandataire pour cet objet.

   Condition([lock])

      Crée un objet "threading.Condition" partagé et renvoie un
      mandataire pour cet objet.

      Si *lock* est fourni alors il doit être un mandataire pour un
      objet "threading.Lock" ou "threading.RLock".

      Modifié dans la version 3.3: La méthode "wait_for()" a été
      ajoutée.

   Event()

      Crée un objet "threading.Event" partagé et renvoie un mandataire
      pour cet objet.

   Lock()

      Crée un objet "threading.Lock" partagé et renvoie un mandataire
      pour cet objet.

   Namespace()

      Crée un objet "Namespace" partagé et renvoie un mandataire pour
      cet objet.

   Queue([maxsize])

      Crée un objet "queue.Queue" partagé et renvoie un mandataire
      pour cet objet.

   RLock()

      Crée un objet "threading.RLock" partagé et renvoie un mandataire
      pour cet objet.

   Semaphore([value])

      Crée un objet "threading.Semaphore" partagé et renvoie un
      mandataire pour cet objet.

   Array(typecode, sequence)

      Crée un tableau et renvoie un mandataire pour cet objet.

   Value(typecode, value)

      Crée un objet avec un attribut "value" accessible en écriture et
      renvoie un mandataire pour cet objet.

   dict()
   dict(mapping)
   dict(sequence)

      Crée un objet "dict" partagé et renvoie un mandataire pour cet
      objet.

   list()
   list(sequence)

      Crée un objet "list" partagé et renvoie un mandataire pour cet
      objet.

   Modifié dans la version 3.6: Les objets partagés peuvent être
   imbriqués. Par exemple, un conteneur partagé tel qu'une liste
   partagée peu contenir d'autres objets partagés qui seront aussi
   gérés et synchronisés par le "SyncManager".

class multiprocessing.managers.Namespace

   Un type qui peut être enregistré avec "SyncManager".

   Un espace de nommage n'a pas de méthodes publiques, mais possède
   des attributs accessibles en écriture. Sa représentation montre les
   valeurs de ses attributs.

   Cependant, en utilisant un mandataire pour un espace de nommage, un
   attribut débutant par "'_'" est un attribut du mandataire et non de
   l'objet cible :

      >>> manager = multiprocessing.Manager()
      >>> Global = manager.Namespace()
      >>> Global.x = 10
      >>> Global.y = 'hello'
      >>> Global._z = 12.3    # this is an attribute of the proxy
      >>> print(Global)
      Namespace(x=10, y='hello')


Gestionnaires personnalisés
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Pour créer son propre gestionnaire, il faut créer une sous-classe de
"BaseManager" et utiliser la méthode de classe "register()" pour
enregistrer de nouveaux types ou *callables* au gestionnaire. Par
exemple :

   from multiprocessing.managers import BaseManager

   class MathsClass:
       def add(self, x, y):
           return x + y
       def mul(self, x, y):
           return x * y

   class MyManager(BaseManager):
       pass

   MyManager.register('Maths', MathsClass)

   if __name__ == '__main__':
       with MyManager() as manager:
           maths = manager.Maths()
           print(maths.add(4, 3))         # prints 7
           print(maths.mul(7, 8))         # prints 56


Utiliser un gestionnaire distant
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Il est possible de lancer un serveur gestionnaire sur une machine et
d'avoir des clients l'utilisant sur d'autres machines (en supposant
que les pare-feus impliqués l'autorisent).

Exécuter les commandes suivantes crée un serveur pour une simple queue
partagée à laquelle des clients distants peuvent accéder :

   >>> from multiprocessing.managers import BaseManager
   >>> from queue import Queue
   >>> queue = Queue()
   >>> class QueueManager(BaseManager): pass
   >>> QueueManager.register('get_queue', callable=lambda:queue)
   >>> m = QueueManager(address=('', 50000), authkey=b'abracadabra')
   >>> s = m.get_server()
   >>> s.serve_forever()

Un client peut accéder au serveur comme suit :

   >>> from multiprocessing.managers import BaseManager
   >>> class QueueManager(BaseManager): pass
   >>> QueueManager.register('get_queue')
   >>> m = QueueManager(address=('foo.bar.org', 50000), authkey=b'abracadabra')
   >>> m.connect()
   >>> queue = m.get_queue()
   >>> queue.put('hello')

Un autre client peut aussi l'utiliser :

   >>> from multiprocessing.managers import BaseManager
   >>> class QueueManager(BaseManager): pass
   >>> QueueManager.register('get_queue')
   >>> m = QueueManager(address=('foo.bar.org', 50000), authkey=b'abracadabra')
   >>> m.connect()
   >>> queue = m.get_queue()
   >>> queue.get()
   'hello'

Les processus locaux peuvent aussi accéder à cette queue, utilisant le
code précédent sur le client pour y accéder à distance :

   >>> from multiprocessing import Process, Queue
   >>> from multiprocessing.managers import BaseManager
   >>> class Worker(Process):
   ...     def __init__(self, q):
   ...         self.q = q
   ...         super(Worker, self).__init__()
   ...     def run(self):
   ...         self.q.put('local hello')
   ...
   >>> queue = Queue()
   >>> w = Worker(queue)
   >>> w.start()
   >>> class QueueManager(BaseManager): pass
   ...
   >>> QueueManager.register('get_queue', callable=lambda: queue)
   >>> m = QueueManager(address=('', 50000), authkey=b'abracadabra')
   >>> s = m.get_server()
   >>> s.serve_forever()


Objets mandataires
------------------

Un mandataire est un objet qui *référence* un objet partagé
appartenant (supposément) à un processus différent. L'objet partagé
est appelé le *référent* du mandataire. Plusieurs mandataires peuvent
avoir un même référent.

Un mandataire possède des méthodes qui appellent les méthodes
correspondantes du référent (bien que toutes les méthodes du référent
ne soient pas nécessairement accessibles à travers le mandataire). De
cette manière, un mandataire peut être utilisé comme le serait sont
référent :

   >>> from multiprocessing import Manager
   >>> manager = Manager()
   >>> l = manager.list([i*i for i in range(10)])
   >>> print(l)
   [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
   >>> print(repr(l))
   <ListProxy object, typeid 'list' at 0x...>
   >>> l[4]
   16
   >>> l[2:5]
   [4, 9, 16]

Notez qu'appliquer "str()" à un mandataire renvoie la représentation
du référent, alors que "repr()" renvoie celle du mandataire.

Une fonctionnalité importantes des objets mandataires est qu'ils sont
sérialisables et peuvent donc être échangés entre les processus.
Ainsi, un référent peut contenir des Objets mandataires. Cela permet
d'imbriquer des listes et dictionnaires gérés ainsi que d'autres
Objets mandataires :

   >>> a = manager.list()
   >>> b = manager.list()
   >>> a.append(b)         # referent of a now contains referent of b
   >>> print(a, b)
   [<ListProxy object, typeid 'list' at ...>] []
   >>> b.append('hello')
   >>> print(a[0], b)
   ['hello'] ['hello']

De même, les mandataires de listes et dictionnaires peuvent être
imbriqués dans d'autres :

   >>> l_outer = manager.list([ manager.dict() for i in range(2) ])
   >>> d_first_inner = l_outer[0]
   >>> d_first_inner['a'] = 1
   >>> d_first_inner['b'] = 2
   >>> l_outer[1]['c'] = 3
   >>> l_outer[1]['z'] = 26
   >>> print(l_outer[0])
   {'a': 1, 'b': 2}
   >>> print(l_outer[1])
   {'c': 3, 'z': 26}

Si des objets standards (non *proxyfiés*) "list" ou "dict" sont
contenus dans un référent, les modifications sur ces valeurs mutables
ne seront pas propagées à travers le gestionnaire parce que le
mandataire n'a aucun moyen de savoir quand les valeurs contenues sont
modifiées. Cependant, stocker une valeur dans un conteneur mandataire
(qui déclenche un appel à "__setitem__" sur le mandataire) propage
bien la modification à travers le gestionnaire et modifie
effectivement l'élément, il est ainsi possible de réassigner la valeur
modifiée au conteneur mandataire :

   # create a list proxy and append a mutable object (a dictionary)
   lproxy = manager.list()
   lproxy.append({})
   # now mutate the dictionary
   d = lproxy[0]
   d['a'] = 1
   d['b'] = 2
   # at this point, the changes to d are not yet synced, but by
   # updating the dictionary, the proxy is notified of the change
   lproxy[0] = d

Cette approche est peut-être moins pratique que d'utiliser des Objets
mandataires imbriqués pour la majorité des cas d'utilisation, mais
démontre aussi un certain niveau de contrôle sur la synchronisation.

Note:

  Les types de mandataires de "multiprocessing" n'implémentent rien
  pour la comparaison par valeurs. Par exemple, on a :

     >>> manager.list([1,2,3]) == [1,2,3]
     False

  Il faut à la place simplement utiliser une copie du référent pour
  faire les comparaisons.

class multiprocessing.managers.BaseProxy

   Les objets mandataires sont des instances de sous-classes de
   "BaseProxy".

   _callmethod(methodname[, args[, kwds]])

      Appelle et renvoie le résultat d'une méthode du référent du
      mandataire.

      Si "proxy" est un mandataire sont le référent est "obj", alors
      l'expression

         proxy._callmethod(methodname, args, kwds)

      s'évalue comme

         getattr(obj, methodname)(*args, **kwds)

      dans le processus du gestionnaire.

      La valeur renvoyée sera une copie du résultat de l'appel ou un
      mandataire sur un nouvel objet partagé – voir l'a documentation
      de l'argument *method_to_typeid* de "BaseManager.register()".

      Si une exception est levée par l'appel, elle est relayée par
      "_callmethod()". Si une autre exception est levée par le
      processus du gestionnaire, elle est convertie en une
      "RemoteError" et est levée par "_callmethod()".

      Notez en particulier qu'une exception est levée si *methodname*
      n'est pas *exposée*.

      Un exemple d'utilisation de "_callmethod()" :

         >>> l = manager.list(range(10))
         >>> l._callmethod('__len__')
         10
         >>> l._callmethod('__getitem__', (slice(2, 7),)) # equivalent to l[2:7]
         [2, 3, 4, 5, 6]
         >>> l._callmethod('__getitem__', (20,))          # equivalent to l[20]
         Traceback (most recent call last):
         ...
         IndexError: list index out of range

   _getvalue()

      Renvoie une copie du référent.

      Si le référent n'est pas sérialisable, une exception est levée.

   __repr__()

      Renvoie la représentation de l'objet mandataire.

   __str__()

      Renvoie la représentation du référent.


Nettoyage
~~~~~~~~~

Un mandataire utilise un *callback* sous une référence faible de façon
à ce que quand il est collecté par le ramasse-miettes, il se
désenregistre auprès du gestionnaire qui possède le référent.

Un objet partagé est supprimé par le processus gestionnaire quand plus
aucun mandataire ne le référence.


Pools de processus
------------------

On peut créer un pool de processus qui exécuteront les tâches qui lui
seront soumises avec la classe "Pool".

class multiprocessing.pool.Pool([processes[, initializer[, initargs[, maxtasksperchild[, context]]]]])

   Un objet *process pool* qui contrôle un pool de processus *workers*
   auquel sont soumises des tâches. Il supporte les résultats
   asynchrones avec des *timeouts* et des *callabacks*  et possède une
   implémentation parallèle de *map*.

   *processes* est le nombre de processus *workers* à utiliser. Si
   *processes* est "None", le nombre renvoyé par "os.cpu_count()" est
   utilisé.

   Si *initializer* n'est pas "None", chaque processus *worker*
   appellera "initializer(*initargs)" en démarrant.

   *maxtasksperchild* est le nombre de tâches qu'un processus *worker*
   peut accomplir avant de se fermer et d'être remplacé par un
   *worker* frais, pour permettre aux ressources inutilisées d'être
   libérées. Par défaut *maxtasksperchild* est "None", ce qui signifie
   que le *worker* vit aussi longtemps que le pool.

   *context* peut être utilisé pour préciser le contexte utilisé pour
   démarrer les processus *workers*. Habituellement un pool est créé à
   l'aide de la fonction "multiprocessing.Pool()" ou de la méthode
   "Pool()" d'un objet de contexte. Dans les deux cas *context* est
   réglé de façon appropriée.

   Notez que les méthodes de l'objet *pool* ne doivent être appelées
   que par le processus qui l'a créé.

   Avertissement:

     Les objets "multiprocessing.pool" ont des ressources internes qui
     doivent être correctement gérées (comme toute autre ressource) en
     utilisant le pool comme gestionnaire de contexte ou en appelant
     "close()" et "terminate()" manuellement. Si cela n'est pas fait,
     le processus peut être bloqué à la finalisation.Notez qu'il n'est
     **pas correct** de compter sur le ramasse-miette pour détruire le
     pool car CPython n'assure pas que le *finalizer* du pool sera
     appelé (voir "object.__del__()" pour plus d'informations).

   Nouveau dans la version 3.2: *maxtasksperchild*

   Nouveau dans la version 3.4: *context*

   Note:

     Les processus *workers* à l'intérieur d'une "Pool" vivent par
     défaut aussi longtemps que la queue de travail du pool. Un modèle
     fréquent chez d'autres systèmes (tels qu'Apache, *mod_wsgi*,
     etc.) pour libérer les ressources détenues par les *workers* est
     d'autoriser un *worker* dans le pool à accomplir seulement une
     certaine charge de travail avant de se fermer, se retrouvant
     nettoyé et remplacé par un nouvelle processus fraîchement lancé.
     L'argument *maxtasksperchild* de "Pool" expose cette
     fonctionnalité à l'utilisateur final.

   apply(func[, args[, kwds]])

      Appelle *func* avec les arguments *args* et les arguments nommés
      *kwds*. Bloque jusqu'à ce que que le résultat soit prêt. En
      raison de ce blocage, "apply_async()" est préférable pour
      exécuter du travail en parallèle. De plus, *func* est exécutée
      sur un seul des *workers* du pool.

   apply_async(func[, args[, kwds[, callback[, error_callback]]]])

      A variant of the "apply()" method which returns a "AsyncResult"
      object.

      Si *callback* est précisé alors ce doit être un objet appelable
      qui accepte un seul argument. Quand le résultat est prêt,
      *callback* est appelé avec ce résultat, si l'appel n'échoue pas
      auquel cas *error_callback* est appelé à la place.

      Si *error_callback* est précisé alors ce doit être un objet
      appelable qui accepte un seul argument. Si la fonction cible
      échoue, alors *error_callback* est appelé avec l'instance de
      l'exception.

      Les *callbacks* doivent se terminer immédiatement, autrement le
      fil d'exécution qui gère les résultats se retrouverait bloqué.

   map(func, iterable[, chunksize])

      Un équivalent parallèle de la fonction native "map()" (qui ne
      prend qu'un seul argument *itérable* ; pour en passer plusieurs,
      référez-vous à "starmap()"). Elle bloque jusqu'à ce que le
      résultat soit prêt.

      La méthode découpe l'itérable en un nombre de morceaux qu'elle
      envoie au pool de processus comme des tâches séparées. La taille
      (approximative) de ces morceaux peut être précisée en passant à
      *chunksize* un entier positif.

      Notez que cela peut entraîner une grosse consommation de mémoire
      pour les itérables très longs. Envisagez d'utiliser "imap()" ou
      "imap_unordered()" avec l'option *chunksize* explicite pour une
      meilleure efficacité.

   map_async(func, iterable[, chunksize[, callback[, error_callback]]])

      A variant of the "map()" method which returns a "AsyncResult"
      object.

      Si *callback* est précisé alors ce doit être un objet appelable
      qui accepte un seul argument. Quand le résultat est prêt,
      *callback* est appelé avec ce résultat, si l'appel n'échoue pas
      auquel cas *error_callback* est appelé à la place.

      Si *error_callback* est précisé alors ce doit être un objet
      appelable qui accepte un seul argument. Si la fonction cible
      échoue, alors *error_callback* est appelé avec l'instance de
      l'exception.

      Les *callbacks* doivent se terminer immédiatement, autrement le
      fil d'exécution qui gère les résultats se retrouverait bloqué.

   imap(func, iterable[, chunksize])

      Une version paresseuse de "map()".

      L'argument *chunksize* est le même que celui utilisé par la
      méthode "map()". Pour de très longs itérables, utiliser une
      grande valeur pour *chunksize* peut faire s'exécuter la tâche
      **beaucoup** plus rapidement qu'en utilisant la valeur par
      défaut de "1".

      Aussi, si *chucksize* vaut "1" alors la méthode "next()" de
      l'itérateur renvoyé par "imap()" prend un paramètre optionnel
      *timeout* : "next(timeout)" lève une
      "multiprocessing.TimeoutError" si le résultat ne peut pas être
      renvoyé avant *timeout* secondes.

   imap_unordered(func, iterable[, chunksize])

      Identique à "imap()" si ce n'est que l'ordre des résultats de
      l'itérateur renvoyé doit être considéré comme arbitraire.
      (L'ordre n'est garanti que quand il n'y a qu'un *worker*.)

   starmap(func, iterable[, chunksize])

      Semblable à "map()" à l'exception que les éléments d'*iterable*
      doivent être des itérables qui seront dépaquetés comme arguments
      pour la fonction.

      Par conséquent un *iterable* "[(1,2), (3, 4)]" donnera pour
      résultat "[func(1,2), func(3,4)]".

      Nouveau dans la version 3.3.

   starmap_async(func, iterable[, chunksize[, callback[, error_callback]]])

      Une combinaison de "starmap()" et "map_async()" qui itère sur
      *iterable* (composé d'itérables) et appelle *func* pour chaque
      itérable dépaqueté. Renvoie l'objet résultat.

      Nouveau dans la version 3.3.

   close()

      Empêche de nouvelles tâches d'être envoyées à la *pool*. Les
      processus *workers* se terminent une fois que toutes les tâches
      ont été complétées.

   terminate()

      Stoppe immédiatement les processus *workers* sans finaliser les
      travaux courants. Quand l'objet *pool* est collecté par le
      ramasse-miettes, sa méthode "terminate()" est appelée
      immédiatement.

   join()

      Attend que les processus *workers* se terminent. Il est
      nécessaire d'appeler "close()" ou "terminate()" avant d'utiliser
      "join()".

   Nouveau dans la version 3.3: Les pools de *workers* supportent
   maintenant le protocole des gestionnaires de contexte – voir Le
   type gestionnaire de contexte. "__enter__()" renvoie l'objet *pool*
   et "__exit__()" appelle "terminate()".

class multiprocessing.pool.AsyncResult

   La classe des résultats renvoyés par "Pool.apply_async()" et
   "Pool.map_async()".

   get([timeout])

      Renvoie le résultat quand il arrive. Si *timeout* n'est pas
      "None" et que le résultat n'arrive pas avant *timeout* secondes,
      une "multiprocessing.TimeoutError" est levée. Si l'appel
      distance lève une exception, alors elle est relayée par "get()".

   wait([timeout])

      Attend que le résultat soit disponible ou que *timeout* secondes
      s'écoulent.

   ready()

      Renvoie "True" ou "False" suivant si la tâche est accomplie.

   successful()

      Renvoie "True" ou "False" suivant si la tâche est accomplie sans
      lever d'exception. Lève une "ValueError" si le résultat n'est
      pas prêt.

      Modifié dans la version 3.7: Si le résultat n'est pas prêt, une
      "ValueError" est levée au lieu d'une "AssertionError"
      auparavant.

Les exemples suivants présentent l'utilisation d'un pool de *workers*
:

   from multiprocessing import Pool
   import time

   def f(x):
       return x*x

   if __name__ == '__main__':
       with Pool(processes=4) as pool:         # start 4 worker processes
           result = pool.apply_async(f, (10,)) # evaluate "f(10)" asynchronously in a single process
           print(result.get(timeout=1))        # prints "100" unless your computer is *very* slow

           print(pool.map(f, range(10)))       # prints "[0, 1, 4,..., 81]"

           it = pool.imap(f, range(10))
           print(next(it))                     # prints "0"
           print(next(it))                     # prints "1"
           print(it.next(timeout=1))           # prints "4" unless your computer is *very* slow

           result = pool.apply_async(time.sleep, (10,))
           print(result.get(timeout=1))        # raises multiprocessing.TimeoutError


Auditeurs et Clients
--------------------

Habituellement l'échange de messages entre processus est réalisé en
utilisant des queues ou des objets "Connection" renvoyés par "Pipe()".

Cependant, le module "multiprocessing.connection" permet un peu plus
de flexibilité. Il fournit un message de plus haut-niveau orienté API
pour gérer  des connecteurs ou des tubes nommés sous Windows. Il gère
aussi l'authentification par condensat (*digest authentication* en
anglais) en utilisant le module "hmac", et pour interroger de
multiples connexions en même temps.

multiprocessing.connection.deliver_challenge(connection, authkey)

   Envoie un message généré aléatoirement à l'autre bout de la
   connexion et attend une réponse.

   Si la réponse correspond au condensat du message avec la clé
   *authkey*, alors un message de bienvenue est envoyé à l'autre bout
   de la connexion. Autrement, une "AuthenticationError" est levée.

multiprocessing.connection.answer_challenge(connection, authkey)

   Reçoit un message, calcule le condensat du message en utilisant la
   clé *authkey*, et envoie le condensat en réponse.

   Si un message de bienvenue n'est pas reçu, une
   "AuthenticationError" est levée.

multiprocessing.connection.Client(address[, family[, authkey]])

   Essaie d'établir une connexion avec l'auditeur qui utilise
   l'adresse *address*, renvoie une "Connection".

   Le type de la connexion est déterminé par l'argument *family*, mais
   il peut généralement être omis puisqu'il peut être inféré depuis le
   format d'*address*. (Voir Formats d'adresses)

   Si *authkey* est passée et n'est pas "None", elle doit être une
   chaîne d'octets et sera utilisée comme clé secrète pour le défi
   d'authentification basé sur HMAC. Aucune authentification n'est
   réalisée si *authkey* est "None". Une "AuthenticationError" est
   levée si l'authentification échoue. Voir Clés d'authentification.

class multiprocessing.connection.Listener([address[, family[, backlog[, authkey]]]])

   Une enveloppe autour d'un connecteur lié ou un tube nommé sous
   Windows qui écoute pour des connexions.

   *address* est l'adresse à utiliser par le connecteur lié ou le tube
   nommé de l'objet auditeur.

   Note:

     Si une adresse '0.0.0.0' est utilisée, l'adresse ne sera pas un
     point d'accès connectable sous Windows. Si vous avez besoin d'un
     point d'accès connectable, utilisez '127.0.0.1'.

   *family* est le type de connecteur (ou tube nommé) à utiliser. Cela
   peut être l'une des chaînes "'AF_INET'" (pour un connecteur TCP),
   "'AF_UNIX'" (pour un connecteur Unix) ou "'AF_PIPE'" (pour un tube
   nommé sous Windows). Seulement le premier d'entre eux est garanti
   d'être disponible. Si *family* est "None", la famille est inférée
   depuis le format d'*address*. Si *address* est aussi "None", la
   famille par défaut est utilisée. La famille par défaut est supposée
   être la plus rapide disponible. Voir Formats d'adresses. Notez que
   si la *family* est "'AF_UNIX'" et qu'*address* est "None", le
   connecteur est créé dans un répertoire temporaire privé créé avec
   "tempfile.mkstemp()".

   Si l'objet auditeur utilise un connecteur alors *backlog* (1 par
   défaut) est passé à la méthode "listen()" du connecteur une fois
   qu'il a été lié.

   Si *authkey* est passée et n'est pas "None", elle doit être une
   chaîne d'octets et sera utilisée comme clé secrète pour le défi
   d'authentification basé sur HMAC. Aucune authentification n'est
   réalisée si *authkey* est "None". Une "AuthenticationError" est
   levée si l'authentification échoue. Voir Clés d'authentification.

   accept()

      Accepte une connexion sur le connecteur lié ou le tube nommé de
      l'objet auditeur et renvoie un objet "Connection". Si la
      tentative d'authentification échoue, une "AuthenticationError"
      est levée.

   close()

      Ferme le connecteur lié ou le tube nommé de l'objet auditeur. La
      méthode est appelée automatiquement quand l'auditeur est
      collecté par le ramasse-miettes. Il est cependant conseillé de
      l'appeler explicitement.

   Les objets auditeurs ont aussi les propriétés en lecture seule
   suivantes :

   address

      L'adresse utilisée par l'objet auditeur.

   last_accepted

      L'adresse depuis laquelle a été établie la dernière connexion.
      "None" si aucune n'est disponible.

   Nouveau dans la version 3.3: Les objets auditeurs supportent
   maintenant le protocole des gestionnaires de contexte – voir Le
   type gestionnaire de contexte. "__enter__()" renvoie l'objet
   auditeur, et "__exit__()" appelle "close()".

multiprocessing.connection.wait(object_list, timeout=None)

   Attend qu'un objet d'*object_list* soit prêt. Renvoie la liste de
   ces objets d'*object_list* qui sont prêts. Si *timeout* est un
   nombre flottant, l'appel bloquera au maximum ce nombre de secondes.
   Si *timeout* est "None", l'appelle bloquera pour une durée non
   limitée. Un *timeout* négatif est équivalent à un *timeout* nul.

   Pour Unix et Windows, un objet peut apparaître dans *object_list*
   s'il est

   * un objet "Connection" accessible en lecture ;

   * un objet "socket.socket" connecté et accessible en lecture ; ou

   * l'attribut "sentinel" d'un objet "Process".

   Une connexion (*socket* en anglais) est prête quand il y a des
   données disponibles en lecture dessus, ou que l'autre bout a été
   fermé.

   **Unix**: "wait(object_list, timeout)" est en grande partie
   équivalente à "select.select(object_list, [], [], timeout)". La
   différence est que, si "select.select()" est interrompue par un
   signal, elle peut lever une "OSError" avec un numéro d'erreur
   "EINTR", alors que "wait()" ne le fera pas.

   **Windows** : un élément d'*object_list* doit être soit un
   identifiant *waitable* (en accord avec la définition utilisée par
   la documentation de la fonction Win32 "WaitForMultipleObjects()"),
   soit un objet avec une méthode "fileno()" qui renvoie un
   identifiant de connecteur ou de tube (notez que les identifiants de
   tubes et de connecteurs **ne sont pas** des identifiants
   *waitables*).

   Nouveau dans la version 3.3.

**Exemples**

Le code serveur suivant crée un auditeur qui utilise "'secret
password'" comme clé d'authentification. Il attend ensuite une
connexion et envoie les données au client :

   from multiprocessing.connection import Listener
   from array import array

   address = ('localhost', 6000)     # family is deduced to be 'AF_INET'

   with Listener(address, authkey=b'secret password') as listener:
       with listener.accept() as conn:
           print('connection accepted from', listener.last_accepted)

           conn.send([2.25, None, 'junk', float])

           conn.send_bytes(b'hello')

           conn.send_bytes(array('i', [42, 1729]))

Le code suivant se connecte au serveur et en reçoit des données :

   from multiprocessing.connection import Client
   from array import array

   address = ('localhost', 6000)

   with Client(address, authkey=b'secret password') as conn:
       print(conn.recv())                  # => [2.25, None, 'junk', float]

       print(conn.recv_bytes())            # => 'hello'

       arr = array('i', [0, 0, 0, 0, 0])
       print(conn.recv_bytes_into(arr))    # => 8
       print(arr)                          # => array('i', [42, 1729, 0, 0, 0])

Le code suivant utilise "wait()" pour attendre des messages depuis
plusieurs processus à la fois :

   import time, random
   from multiprocessing import Process, Pipe, current_process
   from multiprocessing.connection import wait

   def foo(w):
       for i in range(10):
           w.send((i, current_process().name))
       w.close()

   if __name__ == '__main__':
       readers = []

       for i in range(4):
           r, w = Pipe(duplex=False)
           readers.append(r)
           p = Process(target=foo, args=(w,))
           p.start()
           # We close the writable end of the pipe now to be sure that
           # p is the only process which owns a handle for it.  This
           # ensures that when p closes its handle for the writable end,
           # wait() will promptly report the readable end as being ready.
           w.close()

       while readers:
           for r in wait(readers):
               try:
                   msg = r.recv()
               except EOFError:
                   readers.remove(r)
               else:
                   print(msg)


Formats d'adresses
~~~~~~~~~~~~~~~~~~

* Une adresse "'AF_INET'" est une paire de la forme "(hostname, port)"
  où *hostname* est une chaîne et *port* un entier.

* Une adresse "'AF_UNIX'" est une chaîne représentant un nom de
  fichier sur le système de fichiers.

* An "'AF_PIPE'" address is a string of the form
  "r'\.\pipe{PipeName}'".  To use "Client()" to connect to a named
  pipe on a remote computer called *ServerName* one should use an
  address of the form "r'\*ServerName*\pipe{PipeName}'" instead.

Notez que toute chaîne commençant par deux antislashs est considérée
par défaut comme l'adresse d'un "'AF_PIPE'" plutôt qu'une adresse
"'AF_UNIX'".


Clés d'authentification
-----------------------

Quand "Connection.recv" est utilisée, les données reçues sont
automatiquement désérialisées par *pickle*. Malheureusement
désérialiser des données depuis une source non sûre constitue un
risque de sécurité. Par conséquent "Listener" et "Client()" utilisent
le module "hmac" pour fournir une authentification par condensat.

Une clé d'authentification est une chaîne d'octets qui peut être vue
comme un mot de passe : quand une connexion est établie, les deux
interlocuteurs vont demander à l'autre une preuve qu'il connaît la clé
d'authentification. (Démontrer que les deux utilisent la même clé
n'implique **pas** d'échanger la clé sur la connexion.)

Si l'authentification est requise et qu'aucune clé n'est spécifiée
alors la valeur de retour de "current_process().authkey" est utilisée
(voir "Process"). Celle valeur est automatiquement héritée par tout
objet "Process" créé par le processus courant. Cela signifie que (par
défaut) tous les processus d'un programme multi-processus partageront
une clé d'authentification unique qui peut être utilisée pour mettre
en place des connexions entre-eux.

Des clés d'authentification adaptées peuvent aussi être générées par
"os.urandom()".


Journalisation
--------------

Un certain support de la journalisation est disponible. Notez
cependant que le le paquet "logging" n'utilise pas de verrous partagés
entre les processus et il est donc possible (dépendant du type de
gestionnaire) que les messages de différents processus soient
mélangés.

multiprocessing.get_logger()

   Renvoie le journaliseur utilisé par "multiprocessing". Si
   nécessaire, un nouveau sera créé.

   À sa première création le journaliseur a pour niveau
   "logging.NOTSET" et pas de gestionnaire par défaut. Les messages
   envoyés à ce journaliseur ne seront pas propagés par défaut au
   journaliseur principal.

   Notez que sous Windows les processus fils n'hériteront que du
   niveau du journaliseur du processus parent – toute autre
   personnalisation du journaliseur ne sera pas héritée.

multiprocessing.log_to_stderr()

   Cette fonction effectue un appel à "get_logger()" mais en plus de
   renvoyer le journaliseur créé par *get_logger*, elle ajoute un
   gestionnaire qui envoie la sortie sur "sys.stderr" en utilisant le
   format "'[%(levelname)s/%(processName)s] %(message)s'".

L'exemple ci-dessous présente une session avec la journalisation
activée :

   >>> import multiprocessing, logging
   >>> logger = multiprocessing.log_to_stderr()
   >>> logger.setLevel(logging.INFO)
   >>> logger.warning('doomed')
   [WARNING/MainProcess] doomed
   >>> m = multiprocessing.Manager()
   [INFO/SyncManager-...] child process calling self.run()
   [INFO/SyncManager-...] created temp directory /.../pymp-...
   [INFO/SyncManager-...] manager serving at '/.../listener-...'
   >>> del m
   [INFO/MainProcess] sending shutdown message to manager
   [INFO/SyncManager-...] manager exiting with exitcode 0

Pour un tableau complet des niveaux de journalisation, voir le module
"logging".


Le module "multiprocessing.dummy"
---------------------------------

"multiprocessing.dummy" réplique toute l'API de "multiprocessing" mais
n'est rien de plus qu'un *wrapper* autour du module "threading".

In particular, the "Pool" function provided by "multiprocessing.dummy"
returns an instance of "ThreadPool", which is a subclass of "Pool"
that supports all the same method calls but uses a pool of worker
threads rather than worker processes.

class multiprocessing.pool.ThreadPool([processes[, initializer[, initargs]]])

   A thread pool object which controls a pool of worker threads to
   which jobs can be submitted.  "ThreadPool" instances are fully
   interface compatible with "Pool" instances, and their resources
   must also be properly managed, either by using the pool as a
   context manager or by calling "close()" and "terminate()" manually.

   *processes* is the number of worker threads to use.  If *processes*
   is "None" then the number returned by "os.cpu_count()" is used.

   Si *initializer* n'est pas "None", chaque processus *worker*
   appellera "initializer(*initargs)" en démarrant.

   Unlike "Pool", *maxtasksperchild* and *context* cannot be provided.

      Note:

        A "ThreadPool" shares the same interface as "Pool", which is
        designed around a pool of processes and predates the
        introduction of the "concurrent.futures" module.  As such, it
        inherits some operations that don't make sense for a pool
        backed by threads, and it has its own type for representing
        the status of asynchronous jobs, "AsyncResult", that is not
        understood by any other libraries.Users should generally
        prefer to use "concurrent.futures.ThreadPoolExecutor", which
        has a simpler interface that was designed around threads from
        the start, and which returns "concurrent.futures.Future"
        instances that are compatible with many other libraries,
        including "asyncio".


Lignes directrices de programmation
===================================

Il y a certaines lignes directrices et idiomes auxquels il faut
adhérer en utilisant "multiprocessing".


Toutes les méthodes de démarrage
--------------------------------

Les règles suivantes s'appliquent aux méthodes de démarrage.

Éviter les états partagés

   Autant que possible, vous devriez éviter de déplacer de larges
   données entre les processus.

   Il est probablement meilleur de s'en tenir à l'utilisation de
   queues et tubes pour la communication entre processus plutôt que
   d'utiliser des primitives de synchronisation plus bas-niveau.

Sérialisation

   Assurez-vous que les arguments passés aux méthodes des mandataires
   soient sérialisables (*pickables*).

Sûreté des mandataires à travers les fils d'exécution

   N'utilisez pas d'objet mandataire depuis plus d'un fil d'exécution
   à moins que vous ne le protégiez avec un verrou.

   (Il n'y a jamais de problème avec plusieurs processus utilisant un
   *même* mandataire.)

Attendre les processus zombies

   Sous Unix quand un processus se termine mais n'est pas attendu, il
   devient un zombie. Il ne devrait jamais y en avoir beaucoup parce
   que chaque fois qu'un nouveau processus démarre (ou que
   "active_children()" est appelée) tous les processus complétés qui
   n'ont pas été attendus le seront. Aussi appeler la méthode
   "Process.is_alive" d'un processus terminé attendra le processus.
   Toutefois il est probablement une bonne pratique d'attendre
   explicitement tous les processus que vous démarrez.

Préférez hériter que sérialiser/désérialiser

   Quand vous utilisez les méthodes de démarrage *spawn* ou
   *forkserver*, de nombreux types de "multiprocessing" nécessitent
   d'être sérialisées pour que les processus enfants puissent les
   utiliser. Cependant, il faut généralement éviter d'envoyer des
   objets partagés aux autres processus en utilisant des tubes ou des
   queues. Vous devriez plutôt vous arranger pour qu'un processus qui
   nécessite l'accès à une ressource partagée créée autre part qu'il
   en hérite depuis un de ses processus ancêtres.

Éviter de terminer les processus

   Utiliser la méthode "Process.terminate" pour stopper un processus
   risque de casser ou de rendre indisponible aux autres processus des
   ressources partagées (comme des verrous, sémaphores, tubes et
   queues) actuellement utilisée par le processus.

   Il est donc probablement préférable de n'utiliser
   "Process.terminate" que sur les processus qui n'utilisent jamais de
   ressources partagées.

Attendre les processus qui utilisent des queues

   Gardez à l'esprit qu'un processus qui a placé des éléments dans une
   queue attendra que tous les éléments mis en tampon soient consommés
   par le fil d'exécution « consommateur » du tube sous-jacent avant
   de se terminer. (Le processus enfant peut appeler la méthode
   "Queue.cancel_join_thread" de la queue pour éviter ce
   comportement.)

   Cela signifie que chaque fois que vous utilisez une queue vous
   devez vous assurer que tous les éléments qui y ont été placés
   seront effectivement supprimés avant que le processus ne soit
   attendu. Autrement vous ne pouvez pas être sûr que les processus
   qui ont placé des éléments dans la queue se termineront. Souvenez-
   vous aussi que tous les processus non *daemons* seront attendus
   automatiquement.

   L'exemple suivant provoquera un interblocage :

      from multiprocessing import Process, Queue

      def f(q):
          q.put('X' * 1000000)

      if __name__ == '__main__':
          queue = Queue()
          p = Process(target=f, args=(queue,))
          p.start()
          p.join()                    # this deadlocks
          obj = queue.get()

   Une solution ici serait d'intervertir les deux dernières lignes (ou
   simplement supprimer la ligne "p.join()").

Passer explicitement les ressources aux processus fils

   Sous Unix en utilisant la méthode de démarrage *fork*, un processus
   fils peut utiliser une ressource partagée créée par un processus
   parent en utilisant une ressource globale. Cependant, il est
   préférable de passer l'objet en argument au constructeur du
   processus fils.

   En plus de rendre le code (potentiellement) compatible avec Windows
   et les autres méthodes de démarrage, cela assure aussi que tant que
   le processus fils est en vie, l'objet ne sera pas collecté par le
   ramasse-miettes du processus parent. Cela peut être important si
   certaines ressources sont libérées quand l'objet est collecté par
   le ramasse-miettes du processus parent.

   Donc par exemple

      from multiprocessing import Process, Lock

      def f():
          ... do something using "lock" ...

      if __name__ == '__main__':
          lock = Lock()
          for i in range(10):
              Process(target=f).start()

   devrait être réécrit comme

      from multiprocessing import Process, Lock

      def f(l):
          ... do something using "l" ...

      if __name__ == '__main__':
          lock = Lock()
          for i in range(10):
              Process(target=f, args=(lock,)).start()

Faire attention à remplacer "sys.stdin" par un objet « *file-like* »

   À l'origine, "multiprocessing" appelait inconditionnellement :

      os.close(sys.stdin.fileno())

   dans la méthode "multiprocessing.Process._bootstrap()" — cela
   provoquait des problèmes avec les processus imbriqués. Cela peut
   être changé en :

      sys.stdin.close()
      sys.stdin = open(os.open(os.devnull, os.O_RDONLY), closefd=False)

   Qui résout le problème fondamental des collisions entre processus
   provoquant des erreurs de mauvais descripteurs de fichiers, mais
   introduit un potentiel danger pour les applications qui remplacent
   "sys.stdin()" avec un « *file-like object* » ayant une sortie
   *bufferisée*. Ce danger est que si plusieurs processus appellent
   "close()" sur cet objet *file-like*, cela peut amener les données à
   être transmises à l'objet à plusieurs reprises, résultant en une
   corruption.

   Si vous écrivez un objet *file-like* et implémentez votre propre
   cache, vous pouvez le rendre sûr pour les *forks* en stockant le
   *pid* chaque fois que vous ajoutez des données au cache, et annulez
   le cache quand le *pip* change. Par exemple :

      @property
      def cache(self):
          pid = os.getpid()
          if pid != self._pid:
              self._pid = pid
              self._cache = []
          return self._cache

   Pour plus d'informations, voir bpo-5155, bpo-5313 et bpo-5331


Les méthodes de démarrage *spawn* et *forkserver*
-------------------------------------------------

Certaines restrictions ne s'appliquent pas à la méthode de démarrage
*fork*.

Plus de sérialisation

   Assurez-vous que tous les argument de "Process.__init__()" sont
   sérialisables avec *pickle*. Aussi, si vous héritez de "Process",
   assurez-vous que toutes les instances sont sérialisables quand la
   méthode "Process.start" est appelée.

Variables globales

   Gardez en tête que si le code exécuté dans un processus fils essaie
   d'accéder à une variable globale, alors la valeur qu'il voit (s'il
   y en a une) pourrait ne pas être la même que la valeur du processus
   parent au moment même où "Process.start" est appelée.

   Cependant, les variables globales qui sont juste des constantes de
   modules ne posent pas de problèmes.

Importation sûre du module principal

   Assurez-vous que le module principal peut être importé en toute
   sécurité par un nouvel interpréteur Python sans causer d'effets de
   bord inattendus (comme le démarrage d'un nouveau processus).

   Par exemple, utiliser la méthode de démarrage *spawn* ou
   *forkserver* pour lancer le module suivant échouerait avec une
   "RuntimeError" :

      from multiprocessing import Process

      def foo():
          print('hello')

      p = Process(target=foo)
      p.start()

   Vous devriez plutôt protéger le « point d'entrée » du programme en
   utilisant "if __name__ == '__main__':" comme suit :

      from multiprocessing import Process, freeze_support, set_start_method

      def foo():
          print('hello')

      if __name__ == '__main__':
          freeze_support()
          set_start_method('spawn')
          p = Process(target=foo)
          p.start()

   (La ligne "freeze_support()" peut être omise si le programme est
   uniquement lancé normalement et pas figé.)

   Cela permet aux interpréteurs Python fraîchement instanciés
   d'importer en toute sécurité le module et d'exécution ensuite la
   fonction "foo()".

   Des restrictions similaires s'appliquent si une *pool* ou un
   gestionnaire est créé dans le module principal.


Exemples
========

Démonstration de comment créer et utiliser des gestionnaires et
mandataires personnalisés :

   from multiprocessing import freeze_support
   from multiprocessing.managers import BaseManager, BaseProxy
   import operator

   ##

   class Foo:
       def f(self):
           print('you called Foo.f()')
       def g(self):
           print('you called Foo.g()')
       def _h(self):
           print('you called Foo._h()')

   # A simple generator function
   def baz():
       for i in range(10):
           yield i*i

   # Proxy type for generator objects
   class GeneratorProxy(BaseProxy):
       _exposed_ = ['__next__']
       def __iter__(self):
           return self
       def __next__(self):
           return self._callmethod('__next__')

   # Function to return the operator module
   def get_operator_module():
       return operator

   ##

   class MyManager(BaseManager):
       pass

   # register the Foo class; make `f()` and `g()` accessible via proxy
   MyManager.register('Foo1', Foo)

   # register the Foo class; make `g()` and `_h()` accessible via proxy
   MyManager.register('Foo2', Foo, exposed=('g', '_h'))

   # register the generator function baz; use `GeneratorProxy` to make proxies
   MyManager.register('baz', baz, proxytype=GeneratorProxy)

   # register get_operator_module(); make public functions accessible via proxy
   MyManager.register('operator', get_operator_module)

   ##

   def test():
       manager = MyManager()
       manager.start()

       print('-' * 20)

       f1 = manager.Foo1()
       f1.f()
       f1.g()
       assert not hasattr(f1, '_h')
       assert sorted(f1._exposed_) == sorted(['f', 'g'])

       print('-' * 20)

       f2 = manager.Foo2()
       f2.g()
       f2._h()
       assert not hasattr(f2, 'f')
       assert sorted(f2._exposed_) == sorted(['g', '_h'])

       print('-' * 20)

       it = manager.baz()
       for i in it:
           print('<%d>' % i, end=' ')
       print()

       print('-' * 20)

       op = manager.operator()
       print('op.add(23, 45) =', op.add(23, 45))
       print('op.pow(2, 94) =', op.pow(2, 94))
       print('op._exposed_ =', op._exposed_)

   ##

   if __name__ == '__main__':
       freeze_support()
       test()

En utilisant "Pool" :

   import multiprocessing
   import time
   import random
   import sys

   #
   # Functions used by test code
   #

   def calculate(func, args):
       result = func(*args)
       return '%s says that %s%s = %s' % (
           multiprocessing.current_process().name,
           func.__name__, args, result
           )

   def calculatestar(args):
       return calculate(*args)

   def mul(a, b):
       time.sleep(0.5 * random.random())
       return a * b

   def plus(a, b):
       time.sleep(0.5 * random.random())
       return a + b

   def f(x):
       return 1.0 / (x - 5.0)

   def pow3(x):
       return x ** 3

   def noop(x):
       pass

   #
   # Test code
   #

   def test():
       PROCESSES = 4
       print('Creating pool with %d processes\n' % PROCESSES)

       with multiprocessing.Pool(PROCESSES) as pool:
           #
           # Tests
           #

           TASKS = [(mul, (i, 7)) for i in range(10)] + \
                   [(plus, (i, 8)) for i in range(10)]

           results = [pool.apply_async(calculate, t) for t in TASKS]
           imap_it = pool.imap(calculatestar, TASKS)
           imap_unordered_it = pool.imap_unordered(calculatestar, TASKS)

           print('Ordered results using pool.apply_async():')
           for r in results:
               print('\t', r.get())
           print()

           print('Ordered results using pool.imap():')
           for x in imap_it:
               print('\t', x)
           print()

           print('Unordered results using pool.imap_unordered():')
           for x in imap_unordered_it:
               print('\t', x)
           print()

           print('Ordered results using pool.map() --- will block till complete:')
           for x in pool.map(calculatestar, TASKS):
               print('\t', x)
           print()

           #
           # Test error handling
           #

           print('Testing error handling:')

           try:
               print(pool.apply(f, (5,)))
           except ZeroDivisionError:
               print('\tGot ZeroDivisionError as expected from pool.apply()')
           else:
               raise AssertionError('expected ZeroDivisionError')

           try:
               print(pool.map(f, list(range(10))))
           except ZeroDivisionError:
               print('\tGot ZeroDivisionError as expected from pool.map()')
           else:
               raise AssertionError('expected ZeroDivisionError')

           try:
               print(list(pool.imap(f, list(range(10)))))
           except ZeroDivisionError:
               print('\tGot ZeroDivisionError as expected from list(pool.imap())')
           else:
               raise AssertionError('expected ZeroDivisionError')

           it = pool.imap(f, list(range(10)))
           for i in range(10):
               try:
                   x = next(it)
               except ZeroDivisionError:
                   if i == 5:
                       pass
               except StopIteration:
                   break
               else:
                   if i == 5:
                       raise AssertionError('expected ZeroDivisionError')

           assert i == 9
           print('\tGot ZeroDivisionError as expected from IMapIterator.next()')
           print()

           #
           # Testing timeouts
           #

           print('Testing ApplyResult.get() with timeout:', end=' ')
           res = pool.apply_async(calculate, TASKS[0])
           while 1:
               sys.stdout.flush()
               try:
                   sys.stdout.write('\n\t%s' % res.get(0.02))
                   break
               except multiprocessing.TimeoutError:
                   sys.stdout.write('.')
           print()
           print()

           print('Testing IMapIterator.next() with timeout:', end=' ')
           it = pool.imap(calculatestar, TASKS)
           while 1:
               sys.stdout.flush()
               try:
                   sys.stdout.write('\n\t%s' % it.next(0.02))
               except StopIteration:
                   break
               except multiprocessing.TimeoutError:
                   sys.stdout.write('.')
           print()
           print()


   if __name__ == '__main__':
       multiprocessing.freeze_support()
       test()

Un exemple montrant comment utiliser des queues pour alimenter en
tâches une collection de processus *workers* et collecter les
résultats :

   import time
   import random

   from multiprocessing import Process, Queue, current_process, freeze_support

   #
   # Function run by worker processes
   #

   def worker(input, output):
       for func, args in iter(input.get, 'STOP'):
           result = calculate(func, args)
           output.put(result)

   #
   # Function used to calculate result
   #

   def calculate(func, args):
       result = func(*args)
       return '%s says that %s%s = %s' % \
           (current_process().name, func.__name__, args, result)

   #
   # Functions referenced by tasks
   #

   def mul(a, b):
       time.sleep(0.5*random.random())
       return a * b

   def plus(a, b):
       time.sleep(0.5*random.random())
       return a + b

   #
   #
   #

   def test():
       NUMBER_OF_PROCESSES = 4
       TASKS1 = [(mul, (i, 7)) for i in range(20)]
       TASKS2 = [(plus, (i, 8)) for i in range(10)]

       # Create queues
       task_queue = Queue()
       done_queue = Queue()

       # Submit tasks
       for task in TASKS1:
           task_queue.put(task)

       # Start worker processes
       for i in range(NUMBER_OF_PROCESSES):
           Process(target=worker, args=(task_queue, done_queue)).start()

       # Get and print results
       print('Unordered results:')
       for i in range(len(TASKS1)):
           print('\t', done_queue.get())

       # Add more tasks using `put()`
       for task in TASKS2:
           task_queue.put(task)

       # Get and print some more results
       for i in range(len(TASKS2)):
           print('\t', done_queue.get())

       # Tell child processes to stop
       for i in range(NUMBER_OF_PROCESSES):
           task_queue.put('STOP')


   if __name__ == '__main__':
       freeze_support()
       test()
