Ce document est relatif à une vieille version de Python qui n'est plus soutenue. Mettez à jour votre version et lisez Bienvenue sur la documentation de la version stable actuelle de Python.

# `multiprocessing` — Parallélisme par processus

Code source : Lib/multiprocessing/

## Introduction

`multiprocessing` est un paquet qui permet l'instanciation de processus via la même API que le module `threading`. Le paquet `multiprocessing` permet la programmation concurrente sur une même machine ou entre machines. Il permet de contourner les problèmes du verrou global de l'interpréteur (GIL) en utilisant des processus plutôt que des fils d'exécution. Ainsi, le module `multiprocessing` permet au développeur d'exploiter au mieux tous les processeurs d'une machine. Il tourne à la fois sur les systèmes Unix et 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

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-N1:N2:...:Nk » est construit, où chaque Nk est le Ne 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`

    The child's exit code. This will be `None` if the process has not yet terminated.

    If the child's `run()` method returned normally, the exit code will be 0. If it terminated via `sys.exit()` with an integer argument N, the exit code will be N.

    If the child terminated due to an exception not caught within `run()`, the exit code will be 1. If it was terminated by signal N, the exit code will be the negative value -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 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 certaines plateformes Unix comme macOS 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))`

  Une `NotImplementedError` est levée quand il est impossible de déterminer ce nombre.

  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 et macsOS.

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.

Nouveau dans la version 3.4.

`multiprocessing.``set_executable`(executable)

  Set the path of the Python interpreter to use when starting a child process. (By default `sys.executable` is used). Embedders will probably need to do some thing like

      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 macOS, 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 macOS, `sem_timedwait` n'est pas pris en charge, donc appeler `acquire()` avec un temps d'exécution limité émule 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 un type | sharedctypes utilisant un 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().__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]]]])

    Une variante de la méthode `apply()` qui renvoie un objet `AsyncResult`.

    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]]])

    Une variante de la méthode `map()` qui renvoie un objet `AsyncResult`.

    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])

    Like `map()` except that the elements of the iterable are expected to be iterables that are unpacked as arguments.

    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`(level=None)

  This function performs a call to `get_logger()` but in addition to returning the logger created by get_logger, it adds a handler which sends output to `sys.stderr` using format `'[%(levelname)s/%(processName)s] %(message)s'`. You can modify `levelname` of the logger by passing a `level` argument.

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`.

En particulier, la fonction `Pool` du module `multiprocessing.dummy` renvoie une instance de `ThreadPool`, qui est une sous-classe de `Pool`. Elle a la même interface, mais elle utilise un pool de fils d'exécution plutôt qu'un pool de processus.

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

  Un objet qui contrôle un pool de fils d'exécution auquel des tâches peuvent être envoyées. L'interface des instances de `ThreadPool` est entièrement compatible avec celle des instances de `Pool`, et leur ressources doivent être aussi correctement gérées, soit en utilisant le pool avec un contexte, soit en appelant explicitement `close()` et `terminate()`.

  processes est le nombre de fils d'exécution 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.

  À la différence de `Pool`, maxtasksperchild et context ne peuvent pas être passés en arguments.

  > Note

  > La classe `ThreadPool` a la même interface que la classe `Pool`, dont l'implémentation repose sur un pool de processus, et a été introduite avant le module `concurrent.futures`. Par conséquent elle implémente des opérations qui n'ont pas vraiment de sens pour un pool implémenté avec des fils d'exécution et possède son propre type pour représenter le statut de tâches asynchrones, `AsyncResult`, qui n'est pas géré par les autres modules.

  > Il est souvent plus judicieux d'utiliser `concurrent.futures.ThreadPoolExecutor` qui a une interface plus simple, qui a été pensée dès l'origine pour les fils d'exécution et qui renvoie des instances de `concurrent.futures.Future` qui sont compatibles avec de nombreux modules, dont `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()