Python: multiprocessing.map: если один процесс вызывает исключение, почему не называются блоки finally, называемые другими процессами?

Ответ 1

Короткий ответ: SIGTERM trumps finally.

Длинный ответ: включите ведение журнала с помощью mp.log_to_stderr():

import random
import multiprocessing as mp
import time
import logging

logger=mp.log_to_stderr(logging.DEBUG)

def Process(x):
    try:
        logger.info(x)
        time.sleep(random.random())
        raise Exception('Exception: ' + x)
    finally:
        logger.info('Finally: ' + x)

result=mp.Pool(3).map(Process, ['1','2','3'])

Выход журнала включает в себя:

[DEBUG/MainProcess] terminating workers

Что соответствует этому коду в multiprocessing.pool._terminate_pool:

    if pool and hasattr(pool[0], 'terminate'):
        debug('terminating workers')
        for p in pool:
            p.terminate()

Каждый p в pool является multiprocessing.Process, а вызов terminate (по крайней мере, на компьютерах, отличных от Windows) вызывает SIGTERM:

из multiprocessing/forking.py:

class Popen(object)
    def terminate(self):
        ...
            try:
                os.kill(self.pid, signal.SIGTERM)
            except OSError, e:
                if self.wait(timeout=0.1) is None:
                    raise

Итак, дело сводится к тому, что происходит, когда процесс Python в пакете try отправляется SIGTERM.

Рассмотрим следующий пример (test.py):

import time    
def worker():
    try:
        time.sleep(100)        
    finally:
        print('enter finally')
        time.sleep(2) 
        print('exit finally')    
worker()

Если вы запустите его, отправьте его SIGTERM, затем процесс немедленно завершится, без ввода набора finally, о чем свидетельствует отсутствие вывода и отсутствие задержки.

В одном терминале:

% test.py

Во втором терминале:

% pkill -TERM -f "test.py"

Результат в первом терминале:

Terminated

Сравните это с тем, что происходит при отправке процесса SIGINT (C-c):

Во втором терминале:

% pkill -INT -f "test.py"

Результат в первом терминале:

enter finally
exit finally
Traceback (most recent call last):
  File "/home/unutbu/pybin/test.py", line 14, in <module>
    worker()
  File "/home/unutbu/pybin/test.py", line 8, in worker
    time.sleep(100)        
KeyboardInterrupt

Вывод: SIGTERM trumps finally.

Ответ 2

Ответ от unutbu определенно объясняет, почему вы получаете наблюдаемое поведение. Однако следует подчеркнуть, что SIGTERM отправляется только из-за того, как реализуется multiprocessing.pool._terminate_pool. Если вы можете избежать использования Pool, вы можете получить желаемое поведение. Вот заимствованный пример:

from multiprocessing import Process
from time import sleep
import random

def f(x):
    try:
        sleep(random.random()*10)
        raise Exception
    except:
        print "Caught exception in process:", x
        # Make this last longer than the except clause in main.
        sleep(3)
    finally:
        print "Cleaning up process:", x

if __name__ == '__main__':
    processes = []
    for i in range(4):
        p = Process(target=f, args=(i,))
        p.start()
        processes.append(p)
    try:
        for process in processes:
            process.join()
    except:
        print "Caught exception in main."
    finally:
        print "Cleaning up main."

После отправки SIGINT есть пример:

Caught exception in process: 0
^C
Cleaning up process: 0
Caught exception in main.
Cleaning up main.
Caught exception in process: 1
Caught exception in process: 2
Caught exception in process: 3
Cleaning up process: 1
Cleaning up process: 2
Cleaning up process: 3

Обратите внимание, что предложение finally запускается для всех процессов. Если вам нужна общая память, подумайте об использовании Queue, Pipe, Manager или какого-либо внешнего хранилища, например redis или sqlite3.

Ответ 3

finally повторно вызывает исходное исключение если вы не return от него. Исключение затем увеличивается на Pool.map и убивает все ваше приложение. Подпроцессы завершаются, и вы не видите никаких других исключений.

Вы можете добавить return для проглатывания исключения:

def Process(x):
  try:
    print x
    sleep(random.random())
    raise Exception('Exception: ' + x)
  finally:
    print 'Finally: ' + x
    return

Тогда вы должны иметь None в своем map результате, когда возникло исключение.