日期: 2017 年 6 月 7 日

Python 2.7中使用下面代码的时候

import multiprocessing
 
class examplePool:

    def __init__(self):
        self.pool = multiprocessing.Pool()

    def run(self,args):
        print args

    def runProcessPool(self):
        self.pool.apply(self.run,(60,))
        self.pool.close()
        self.pool.join()

if __name__ == '__main__':
    pool = examplePool()
    pool.runProcessPool()

会报告如下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "text.py", line 18, in <module>
    pool.runProcessPool()	
  File "text.py", line 12, in runProcessPool
    self.pool.apply(self.run,(60,))
  File "/usr/lib/python2.7/multiprocessing/pool.py", line 244, in apply
    return self.apply_async(func, args, kwds).get()
  File "/usr/lib/python2.7/multiprocessing/pool.py", line 567, in get
    raise self._value
cPickle.PicklingError: Can't pickle <type 'instancemethod'>: attribute lookup __builtin__.instancemethod failed

这种错误发生的原因是Python 2.7版本中的multiprocessing模块的进程池部分存在BUG，无法正常处理这种写法的代码，据说在Python 3.4版本之后解决了此问题。

目前测试来看，不用Python 2.7中的进程池，而是自己创建进程，自己管理进程的方式，可以比较简单的解决此类问题。

比如代码修改成如下样子，即可正常运行

import multiprocessing
 
class exampleProcess:

    def __init__(self):
        self.process = multiprocessing.Process(target=self.run,args=(60,))

    def run(self,args):
        print args

    def runProcess(self):
        self.process.start()
        self.process.join()

if __name__ == '__main__':
    process = exampleProcess()
    process.runProcess()

至于多进程的管理，则只需要使用

from multiprocessing import Process, Queue

引入multiprocessing模块的Queue,实现一个简单的生产者，消费者模型即可。

参考链接

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python multiprocessing遇到Can’t pickle instancemethod问题

在Python中使用libav视频解码的时候，如果需要更改最后输出的视频的宽高，比如如下代码：

width = 240
container = av.open(url)
video_stream = next(s for s in container.streams if s.type == 'video')
for packet in container.demux(video_stream):
   for frame in packet.decode():
        if frame is None:
            break
        frame = frame.reformat(width,height)
        img = frame.to_image()

可能会收到一条警告信息

WARNING:libav.swscaler:Warning: data is not aligned! This can lead to a speedloss

导致警告的原因是swscaler的缩放的目标尺寸不合适，它预期的大小是16的倍数，这个倍数可以保证swscaler以最高效的方式进行图片的缩放处理。

解决警告的方式就是保证宽高都是16的倍数即可。

参考链接

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[swscaler] Warning: data is not aligned! This can lead to a speedloss 的解决方法【FFmpeg】