Como devo registrar enquanto estiver usando o multiprocessamento no Python?

No momento, tenho um módulo central em uma estrutura que gera vários processos usando o multiprocessingmódulo Python 2.6 . Como ele usa multiprocessing, há um log com reconhecimento de multiprocessamento no nível do módulo LOG = multiprocessing.get_logger(). De acordo com os documentos , esse criador de logs possui bloqueios compartilhados por processos, para que você não detecte coisas sys.stderr(ou qualquer outra manipulação de arquivo) ao ter vários processos gravando nele simultaneamente.

O problema que tenho agora é que os outros módulos na estrutura não são compatíveis com multiprocessamento. Na minha opinião, preciso fazer com que todas as dependências desse módulo central usem o log com reconhecimento de multiprocessamento. Isso é irritante dentro da estrutura, muito menos para todos os clientes da estrutura. Existem alternativas em que não estou pensando?

A única maneira de lidar com isso de maneira não intrusiva é:

1. Gera cada processo de trabalho de forma que seu log vá para um descritor de arquivo diferente (para disco ou canal). Idealmente, todas as entradas de log devem ter registro de data e hora.
2. O processo do seu controlador pode fazer um dos seguintes:
   • Se estiver usando arquivos de disco: Agrale os arquivos de log no final da execução, classificados por carimbo de data / hora
   • Se estiver usando pipes (recomendado): agrupe as entradas de log on-the-fly de todos os pipes, em um arquivo de log central. (Por exemplo, periodicamente a selectpartir dos descritores de arquivo dos pipes, execute a classificação de mesclagem nas entradas de log disponíveis e limpe-as para o log centralizado. Repita.)

Acabei de escrever um manipulador de log que apenas envia tudo ao processo pai por meio de um pipe. Eu só o testei por dez minutos, mas parece funcionar muito bem.

( Nota: Este é codificado permanentemente RotatingFileHandler, que é meu próprio caso de uso.)

Atualização: o @javier agora mantém essa abordagem como um pacote disponível no Pypi - consulte registro de multiprocessamento no Pypi, github em https://github.com/jruere/multiprocessing-logging

Atualização: Implementação!

Agora, isso usa uma fila para o tratamento correto da simultaneidade e também se recupera de erros corretamente. Agora estou usando isso em produção há vários meses, e a versão atual abaixo funciona sem problemas.

from logging.handlers import RotatingFileHandler
import multiprocessing, threading, logging, sys, traceback

class MultiProcessingLog(logging.Handler):
    def __init__(self, name, mode, maxsize, rotate):
        logging.Handler.__init__(self)

        self._handler = RotatingFileHandler(name, mode, maxsize, rotate)
        self.queue = multiprocessing.Queue(-1)

        t = threading.Thread(target=self.receive)
        t.daemon = True
        t.start()

    def setFormatter(self, fmt):
        logging.Handler.setFormatter(self, fmt)
        self._handler.setFormatter(fmt)

    def receive(self):
        while True:
            try:
                record = self.queue.get()
                self._handler.emit(record)
            except (KeyboardInterrupt, SystemExit):
                raise
            except EOFError:
                break
            except:
                traceback.print_exc(file=sys.stderr)

    def send(self, s):
        self.queue.put_nowait(s)

    def _format_record(self, record):
        # ensure that exc_info and args
        # have been stringified.  Removes any chance of
        # unpickleable things inside and possibly reduces
        # message size sent over the pipe
        if record.args:
            record.msg = record.msg % record.args
            record.args = None
        if record.exc_info:
            dummy = self.format(record)
            record.exc_info = None

        return record

    def emit(self, record):
        try:
            s = self._format_record(record)
            self.send(s)
        except (KeyboardInterrupt, SystemExit):
            raise
        except:
            self.handleError(record)

    def close(self):
        self._handler.close()
        logging.Handler.close(self)

QueueHandleré nativo no Python 3.2+ e faz exatamente isso. É facilmente replicado em versões anteriores.

Os documentos Python têm dois exemplos completos: Registrando em um único arquivo a partir de vários processos

Para aqueles que usam Python <3.2, copie QueueHandlerpara seu próprio código em: https://gist.github.com/vsajip/591589 ou importe alternativamente logutils .

Cada processo (incluindo o processo pai) coloca seu log no Queuee, em seguida, um listenerthread ou processo (um exemplo é fornecido para cada) os seleciona e os grava em um arquivo - sem risco de corrupção ou distorção.

Abaixo está outra solução com foco na simplicidade para qualquer pessoa (como eu) que chega aqui do Google. O registro deve ser fácil! Somente para 3,2 ou superior.

import multiprocessing
import logging
from logging.handlers import QueueHandler, QueueListener
import time
import random


def f(i):
    time.sleep(random.uniform(.01, .05))
    logging.info('function called with {} in worker thread.'.format(i))
    time.sleep(random.uniform(.01, .05))
    return i


def worker_init(q):
    # all records from worker processes go to qh and then into q
    qh = QueueHandler(q)
    logger = logging.getLogger()
    logger.setLevel(logging.DEBUG)
    logger.addHandler(qh)


def logger_init():
    q = multiprocessing.Queue()
    # this is the handler for all log records
    handler = logging.StreamHandler()
    handler.setFormatter(logging.Formatter("%(levelname)s: %(asctime)s - %(process)s - %(message)s"))

    # ql gets records from the queue and sends them to the handler
    ql = QueueListener(q, handler)
    ql.start()

    logger = logging.getLogger()
    logger.setLevel(logging.DEBUG)
    # add the handler to the logger so records from this process are handled
    logger.addHandler(handler)

    return ql, q


def main():
    q_listener, q = logger_init()

    logging.info('hello from main thread')
    pool = multiprocessing.Pool(4, worker_init, [q])
    for result in pool.map(f, range(10)):
        pass
    pool.close()
    pool.join()
    q_listener.stop()

if __name__ == '__main__':
    main()

Ainda outra alternativa pode ser os vários manipuladores de log não baseados em arquivo no loggingpacote :

• SocketHandler
• DatagramHandler
• SyslogHandler

(e outros)

Dessa forma, você pode facilmente ter um daemon de log em algum lugar no qual possa gravar com segurança e manipular os resultados corretamente. (Por exemplo, um servidor de soquete simples que apenas retira a mensagem e a emite em seu próprio manipulador de arquivo rotativo.)

O SyslogHandlercuidaria disso também para você. Obviamente, você poderia usar sua própria instância syslog, não a do sistema.

Uma variante das outras que mantém o segmento de log e fila separados.

"""sample code for logging in subprocesses using multiprocessing

* Little handler magic - The main process uses loggers and handlers as normal.
* Only a simple handler is needed in the subprocess that feeds the queue.
* Original logger name from subprocess is preserved when logged in main
  process.
* As in the other implementations, a thread reads the queue and calls the
  handlers. Except in this implementation, the thread is defined outside of a
  handler, which makes the logger definitions simpler.
* Works with multiple handlers.  If the logger in the main process defines
  multiple handlers, they will all be fed records generated by the
  subprocesses loggers.

tested with Python 2.5 and 2.6 on Linux and Windows

"""

import os
import sys
import time
import traceback
import multiprocessing, threading, logging, sys

DEFAULT_LEVEL = logging.DEBUG

formatter = logging.Formatter("%(levelname)s: %(asctime)s - %(name)s - %(process)s - %(message)s")

class SubProcessLogHandler(logging.Handler):
    """handler used by subprocesses

    It simply puts items on a Queue for the main process to log.

    """

    def __init__(self, queue):
        logging.Handler.__init__(self)
        self.queue = queue

    def emit(self, record):
        self.queue.put(record)

class LogQueueReader(threading.Thread):
    """thread to write subprocesses log records to main process log

    This thread reads the records written by subprocesses and writes them to
    the handlers defined in the main process's handlers.

    """

    def __init__(self, queue):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.queue = queue
        self.daemon = True

    def run(self):
        """read from the queue and write to the log handlers

        The logging documentation says logging is thread safe, so there
        shouldn't be contention between normal logging (from the main
        process) and this thread.

        Note that we're using the name of the original logger.

        """
        # Thanks Mike for the error checking code.
        while True:
            try:
                record = self.queue.get()
                # get the logger for this record
                logger = logging.getLogger(record.name)
                logger.callHandlers(record)
            except (KeyboardInterrupt, SystemExit):
                raise
            except EOFError:
                break
            except:
                traceback.print_exc(file=sys.stderr)

class LoggingProcess(multiprocessing.Process):

    def __init__(self, queue):
        multiprocessing.Process.__init__(self)
        self.queue = queue

    def _setupLogger(self):
        # create the logger to use.
        logger = logging.getLogger('test.subprocess')
        # The only handler desired is the SubProcessLogHandler.  If any others
        # exist, remove them. In this case, on Unix and Linux the StreamHandler
        # will be inherited.

        for handler in logger.handlers:
            # just a check for my sanity
            assert not isinstance(handler, SubProcessLogHandler)
            logger.removeHandler(handler)
        # add the handler
        handler = SubProcessLogHandler(self.queue)
        handler.setFormatter(formatter)
        logger.addHandler(handler)

        # On Windows, the level will not be inherited.  Also, we could just
        # set the level to log everything here and filter it in the main
        # process handlers.  For now, just set it from the global default.
        logger.setLevel(DEFAULT_LEVEL)
        self.logger = logger

    def run(self):
        self._setupLogger()
        logger = self.logger
        # and here goes the logging
        p = multiprocessing.current_process()
        logger.info('hello from process %s with pid %s' % (p.name, p.pid))


if __name__ == '__main__':
    # queue used by the subprocess loggers
    queue = multiprocessing.Queue()
    # Just a normal logger
    logger = logging.getLogger('test')
    handler = logging.StreamHandler()
    handler.setFormatter(formatter)
    logger.addHandler(handler)
    logger.setLevel(DEFAULT_LEVEL)
    logger.info('hello from the main process')
    # This thread will read from the subprocesses and write to the main log's
    # handlers.
    log_queue_reader = LogQueueReader(queue)
    log_queue_reader.start()
    # create the processes.
    for i in range(10):
        p = LoggingProcess(queue)
        p.start()
    # The way I read the multiprocessing warning about Queue, joining a
    # process before it has finished feeding the Queue can cause a deadlock.
    # Also, Queue.empty() is not realiable, so just make sure all processes
    # are finished.
    # active_children joins subprocesses when they're finished.
    while multiprocessing.active_children():
        time.sleep(.1)

Todas as soluções atuais estão muito acopladas à configuração de log usando um manipulador. Minha solução possui a seguinte arquitetura e recursos:

• Você pode usar qualquer configuração de log que desejar
• O registro é feito em um encadeamento daemon
• Encerramento seguro do daemon usando um gerenciador de contexto
• A comunicação com o encadeamento de log é feita por multiprocessing.Queue
• Nos subprocessos, logging.Logger(e instâncias já definidas) são corrigidos para enviar todos os registros para a fila
• Novo : formate o retorno e a mensagem antes de enviar para a fila para evitar erros de decapagem

O código com exemplo de uso e saída pode ser encontrado na seguinte lista: https://gist.github.com/schlamar/7003737

Como podemos representar o log de multiprocessos como muitos editores e um assinante (ouvinte), usar o ZeroMQ para implementar as mensagens do PUB-SUB é realmente uma opção.

Além disso, o módulo PyZMQ , as ligações Python para o ZMQ, implementa o PUBHandler , que é objeto para publicar mensagens de log em um soquete zmq.PUB.

Existe uma solução na Web , para registro centralizado de aplicativos distribuídos usando PyZMQ e PUBHandler, que pode ser facilmente adotado para trabalhar localmente com vários processos de publicação.

formatters = {
    logging.DEBUG: logging.Formatter("[%(name)s] %(message)s"),
    logging.INFO: logging.Formatter("[%(name)s] %(message)s"),
    logging.WARN: logging.Formatter("[%(name)s] %(message)s"),
    logging.ERROR: logging.Formatter("[%(name)s] %(message)s"),
    logging.CRITICAL: logging.Formatter("[%(name)s] %(message)s")
}

# This one will be used by publishing processes
class PUBLogger:
    def __init__(self, host, port=config.PUBSUB_LOGGER_PORT):
        self._logger = logging.getLogger(__name__)
        self._logger.setLevel(logging.DEBUG)
        self.ctx = zmq.Context()
        self.pub = self.ctx.socket(zmq.PUB)
        self.pub.connect('tcp://{0}:{1}'.format(socket.gethostbyname(host), port))
        self._handler = PUBHandler(self.pub)
        self._handler.formatters = formatters
        self._logger.addHandler(self._handler)

    @property
    def logger(self):
        return self._logger

# This one will be used by listener process
class SUBLogger:
    def __init__(self, ip, output_dir="", port=config.PUBSUB_LOGGER_PORT):
        self.output_dir = output_dir
        self._logger = logging.getLogger()
        self._logger.setLevel(logging.DEBUG)

        self.ctx = zmq.Context()
        self._sub = self.ctx.socket(zmq.SUB)
        self._sub.bind('tcp://*:{1}'.format(ip, port))
        self._sub.setsockopt(zmq.SUBSCRIBE, "")

        handler = handlers.RotatingFileHandler(os.path.join(output_dir, "client_debug.log"), "w", 100 * 1024 * 1024, 10)
        handler.setLevel(logging.DEBUG)
        formatter = logging.Formatter("%(asctime)s;%(levelname)s - %(message)s")
        handler.setFormatter(formatter)
        self._logger.addHandler(handler)

  @property
  def sub(self):
      return self._sub

  @property
  def logger(self):
      return self._logger

#  And that's the way we actually run things:

# Listener process will forever listen on SUB socket for incoming messages
def run_sub_logger(ip, event):
    sub_logger = SUBLogger(ip)
    while not event.is_set():
        try:
            topic, message = sub_logger.sub.recv_multipart(flags=zmq.NOBLOCK)
            log_msg = getattr(logging, topic.lower())
            log_msg(message)
        except zmq.ZMQError as zmq_error:
            if zmq_error.errno == zmq.EAGAIN:
                pass


# Publisher processes loggers should be initialized as follows:

class Publisher:
    def __init__(self, stop_event, proc_id):
        self.stop_event = stop_event
        self.proc_id = proc_id
        self._logger = pub_logger.PUBLogger('127.0.0.1').logger

     def run(self):
         self._logger.info("{0} - Sending message".format(proc_id))

def run_worker(event, proc_id):
    worker = Publisher(event, proc_id)
    worker.run()

# Starting subscriber process so we won't loose publisher's messages
sub_logger_process = Process(target=run_sub_logger,
                                 args=('127.0.0.1'), stop_event,))
sub_logger_process.start()

#Starting publisher processes
for i in range(MAX_WORKERS_PER_CLIENT):
    processes.append(Process(target=run_worker,
                                 args=(stop_event, i,)))
for p in processes:
    p.start()

Eu também gosto da resposta de zzzeek, ​​mas Andre está certo de que uma fila é necessária para evitar erros. Tive alguma sorte com o cachimbo, mas vi gargalhar o que é algo esperado. A implementação acabou sendo mais difícil do que eu pensava, principalmente devido à execução no Windows, onde existem algumas restrições adicionais sobre variáveis ​​globais e outras coisas (consulte: Como o Multiprocessamento Python é implementado no Windows? )

Mas finalmente consegui funcionar. Esse exemplo provavelmente não é perfeito, portanto, comentários e sugestões são bem-vindos. Ele também não suporta a configuração do formatador ou qualquer outra coisa que não seja o registrador raiz. Basicamente, você precisa reiniciar o criador de logs em cada um dos processos do pool com a fila e configurar os outros atributos no criador de logs.

Novamente, todas as sugestões sobre como melhorar o código são bem-vindas. Eu certamente ainda não conheço todos os truques do Python :-)

import multiprocessing, logging, sys, re, os, StringIO, threading, time, Queue

class MultiProcessingLogHandler(logging.Handler):
    def __init__(self, handler, queue, child=False):
        logging.Handler.__init__(self)

        self._handler = handler
        self.queue = queue

        # we only want one of the loggers to be pulling from the queue.
        # If there is a way to do this without needing to be passed this
        # information, that would be great!
        if child == False:
            self.shutdown = False
            self.polltime = 1
            t = threading.Thread(target=self.receive)
            t.daemon = True
            t.start()

    def setFormatter(self, fmt):
        logging.Handler.setFormatter(self, fmt)
        self._handler.setFormatter(fmt)

    def receive(self):
        #print "receive on"
        while (self.shutdown == False) or (self.queue.empty() == False):
            # so we block for a short period of time so that we can
            # check for the shutdown cases.
            try:
                record = self.queue.get(True, self.polltime)
                self._handler.emit(record)
            except Queue.Empty, e:
                pass

    def send(self, s):
        # send just puts it in the queue for the server to retrieve
        self.queue.put(s)

    def _format_record(self, record):
        ei = record.exc_info
        if ei:
            dummy = self.format(record) # just to get traceback text into record.exc_text
            record.exc_info = None  # to avoid Unpickleable error

        return record

    def emit(self, record):
        try:
            s = self._format_record(record)
            self.send(s)
        except (KeyboardInterrupt, SystemExit):
            raise
        except:
            self.handleError(record)

    def close(self):
        time.sleep(self.polltime+1) # give some time for messages to enter the queue.
        self.shutdown = True
        time.sleep(self.polltime+1) # give some time for the server to time out and see the shutdown

    def __del__(self):
        self.close() # hopefully this aids in orderly shutdown when things are going poorly.

def f(x):
    # just a logging command...
    logging.critical('function number: ' + str(x))
    # to make some calls take longer than others, so the output is "jumbled" as real MP programs are.
    time.sleep(x % 3)

def initPool(queue, level):
    """
    This causes the logging module to be initialized with the necessary info
    in pool threads to work correctly.
    """
    logging.getLogger('').addHandler(MultiProcessingLogHandler(logging.StreamHandler(), queue, child=True))
    logging.getLogger('').setLevel(level)

if __name__ == '__main__':
    stream = StringIO.StringIO()
    logQueue = multiprocessing.Queue(100)
    handler= MultiProcessingLogHandler(logging.StreamHandler(stream), logQueue)
    logging.getLogger('').addHandler(handler)
    logging.getLogger('').setLevel(logging.DEBUG)

    logging.debug('starting main')

    # when bulding the pool on a Windows machine we also have to init the logger in all the instances with the queue and the level of logging.
    pool = multiprocessing.Pool(processes=10, initializer=initPool, initargs=[logQueue, logging.getLogger('').getEffectiveLevel()] ) # start worker processes
    pool.map(f, range(0,50))
    pool.close()

    logging.debug('done')
    logging.shutdown()
    print "stream output is:"
    print stream.getvalue()

basta publicar em algum lugar sua instância do logger. Dessa forma, os outros módulos e clientes podem usar sua API para obter o criador de logs sem a necessidade import multiprocessing.

Gostei da resposta do zzzeek. Gostaria apenas de substituir o Pipe por uma fila, pois, se vários threads / processos usarem o mesmo fim de pipe para gerar mensagens de log, eles ficarão ilegíveis.

Que tal delegar todo o log para outro processo que lê todas as entradas de log de uma fila?

LOG_QUEUE = multiprocessing.JoinableQueue()

class CentralLogger(multiprocessing.Process):
    def __init__(self, queue):
        multiprocessing.Process.__init__(self)
        self.queue = queue
        self.log = logger.getLogger('some_config')
        self.log.info("Started Central Logging process")

    def run(self):
        while True:
            log_level, message = self.queue.get()
            if log_level is None:
                self.log.info("Shutting down Central Logging process")
                break
            else:
                self.log.log(log_level, message)

central_logger_process = CentralLogger(LOG_QUEUE)
central_logger_process.start()

Simplesmente compartilhe LOG_QUEUE através de qualquer um dos mecanismos de multiprocessos ou até mesmo herança e tudo funciona bem!

Eu tenho uma solução semelhante à da ironhacker, exceto pelo uso do logging.exception em alguns dos meus códigos e descobri que precisava formatar a exceção antes de transmiti-la pela Fila, pois os rastreamentos não são selecionáveis:

class QueueHandler(logging.Handler):
    def __init__(self, queue):
        logging.Handler.__init__(self)
        self.queue = queue
    def emit(self, record):
        if record.exc_info:
            # can't pass exc_info across processes so just format now
            record.exc_text = self.formatException(record.exc_info)
            record.exc_info = None
        self.queue.put(record)
    def formatException(self, ei):
        sio = cStringIO.StringIO()
        traceback.print_exception(ei[0], ei[1], ei[2], None, sio)
        s = sio.getvalue()
        sio.close()
        if s[-1] == "\n":
            s = s[:-1]
        return s

Abaixo está uma classe que pode ser usada no ambiente Windows, requer ActivePython. Você também pode herdar para outros manipuladores de log (StreamHandler etc.)

class SyncronizedFileHandler(logging.FileHandler):
    MUTEX_NAME = 'logging_mutex'

    def __init__(self , *args , **kwargs):

        self.mutex = win32event.CreateMutex(None , False , self.MUTEX_NAME)
        return super(SyncronizedFileHandler , self ).__init__(*args , **kwargs)

    def emit(self, *args , **kwargs):
        try:
            win32event.WaitForSingleObject(self.mutex , win32event.INFINITE)
            ret = super(SyncronizedFileHandler , self ).emit(*args , **kwargs)
        finally:
            win32event.ReleaseMutex(self.mutex)
        return ret

E aqui está um exemplo que demonstra o uso:

import logging
import random , time , os , sys , datetime
from string import letters
import win32api , win32event
from multiprocessing import Pool

def f(i):
    time.sleep(random.randint(0,10) * 0.1)
    ch = random.choice(letters)
    logging.info( ch * 30)


def init_logging():
    '''
    initilize the loggers
    '''
    formatter = logging.Formatter("%(levelname)s - %(process)d - %(asctime)s - %(filename)s - %(lineno)d - %(message)s")
    logger = logging.getLogger()
    logger.setLevel(logging.INFO)

    file_handler = SyncronizedFileHandler(sys.argv[1])
    file_handler.setLevel(logging.INFO)
    file_handler.setFormatter(formatter)
    logger.addHandler(file_handler)

#must be called in the parent and in every worker process
init_logging() 

if __name__ == '__main__':
    #multiprocessing stuff
    pool = Pool(processes=10)
    imap_result = pool.imap(f , range(30))
    for i , _ in enumerate(imap_result):
        pass

Aqui está o meu truque / solução alternativa simples ... não o mais abrangente, mas facilmente modificável e mais simples de ler e entender, penso que qualquer outra resposta que encontrei antes de escrever isso:

import logging
import multiprocessing

class FakeLogger(object):
    def __init__(self, q):
        self.q = q
    def info(self, item):
        self.q.put('INFO - {}'.format(item))
    def debug(self, item):
        self.q.put('DEBUG - {}'.format(item))
    def critical(self, item):
        self.q.put('CRITICAL - {}'.format(item))
    def warning(self, item):
        self.q.put('WARNING - {}'.format(item))

def some_other_func_that_gets_logger_and_logs(num):
    # notice the name get's discarded
    # of course you can easily add this to your FakeLogger class
    local_logger = logging.getLogger('local')
    local_logger.info('Hey I am logging this: {} and working on it to make this {}!'.format(num, num*2))
    local_logger.debug('hmm, something may need debugging here')
    return num*2

def func_to_parallelize(data_chunk):
    # unpack our args
    the_num, logger_q = data_chunk
    # since we're now in a new process, let's monkeypatch the logging module
    logging.getLogger = lambda name=None: FakeLogger(logger_q)
    # now do the actual work that happens to log stuff too
    new_num = some_other_func_that_gets_logger_and_logs(the_num)
    return (the_num, new_num)

if __name__ == '__main__':
    multiprocessing.freeze_support()
    m = multiprocessing.Manager()
    logger_q = m.Queue()
    # we have to pass our data to be parallel-processed
    # we also need to pass the Queue object so we can retrieve the logs
    parallelable_data = [(1, logger_q), (2, logger_q)]
    # set up a pool of processes so we can take advantage of multiple CPU cores
    pool_size = multiprocessing.cpu_count() * 2
    pool = multiprocessing.Pool(processes=pool_size, maxtasksperchild=4)
    worker_output = pool.map(func_to_parallelize, parallelable_data)
    pool.close() # no more tasks
    pool.join()  # wrap up current tasks
    # get the contents of our FakeLogger object
    while not logger_q.empty():
        print logger_q.get()
    print 'worker output contained: {}'.format(worker_output)

Existe esse ótimo pacote

Pacote: https://pypi.python.org/pypi/multiprocessing-logging/

código: https://github.com/jruere/multiprocessing-logging

Instalar:

pip install multiprocessing-logging

Adicione então:

import multiprocessing_logging

# This enables logs inside process
multiprocessing_logging.install_mp_handler()

Uma das alternativas é gravar o log do mutliprocessing em um arquivo conhecido e registrar um atexitmanipulador para ingressar nesses processos; leia-o novamente no stderr; no entanto, você não receberá um fluxo em tempo real para as mensagens de saída no stderr dessa maneira.

Se houver deadlocks em uma combinação de bloqueios, threads e garfos no loggingmódulo, isso é relatado no relatório de erros 6721 (consulte também a questão SO relacionada ).

Há uma pequena solução de correção postada aqui .

No entanto, isso apenas corrigirá possíveis impasses logging. Isso não vai resolver que as coisas talvez estejam distorcidas. Veja as outras respostas apresentadas aqui.

Idéia mais simples, como mencionado:

• Pegue o nome do arquivo e a identificação do processo atual.
• Configurar a [WatchedFileHandler][1]. As razões para esse manipulador são discutidas em detalhes aqui , mas, em suma, existem certas condições de corrida piores com os outros manipuladores de registro. Este tem a janela mais curta para a condição de corrida.
  • Escolha um caminho para salvar os logs, como / var / log / ...

Para quem precisar, escrevi um decorador para o pacote multiprocessing_logging que adiciona o nome do processo atual aos logs, para ficar claro quem registra o que.

Também executa install_mp_handler (), tornando-se inútil executá-lo antes de criar um pool.

Isso me permite ver qual trabalhador cria quais mensagens de log.

Aqui está o plano com um exemplo:

import sys
import logging
from functools import wraps
import multiprocessing
import multiprocessing_logging

# Setup basic console logger as 'logger'
logger = logging.getLogger()
console_handler = logging.StreamHandler(sys.stdout)
console_handler.setFormatter(logging.Formatter(u'%(asctime)s :: %(levelname)s :: %(message)s'))
logger.setLevel(logging.DEBUG)
logger.addHandler(console_handler)


# Create a decorator for functions that are called via multiprocessing pools
def logs_mp_process_names(fn):
    class MultiProcessLogFilter(logging.Filter):
        def filter(self, record):
            try:
                process_name = multiprocessing.current_process().name
            except BaseException:
                process_name = __name__
            record.msg = f'{process_name} :: {record.msg}'
            return True

    multiprocessing_logging.install_mp_handler()
    f = MultiProcessLogFilter()

    # Wraps is needed here so apply / apply_async know the function name
    @wraps(fn)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        logger.removeFilter(f)
        logger.addFilter(f)
        return fn(*args, **kwargs)

    return wrapper


# Create a test function and decorate it
@logs_mp_process_names
def test(argument):
    logger.info(f'test function called via: {argument}')


# You can also redefine undecored functions
def undecorated_function():
    logger.info('I am not decorated')


@logs_mp_process_names
def redecorated(*args, **kwargs):
    return undecorated_function(*args, **kwargs)


# Enjoy
if __name__ == '__main__':
    with multiprocessing.Pool() as mp_pool:
        # Also works with apply_async
        mp_pool.apply(test, ('mp pool',))
        mp_pool.apply(redecorated)
        logger.info('some main logs')
        test('main program')

Aos meus filhos que encontram o mesmo problema em décadas e encontraram esta pergunta neste site, deixo esta resposta.

Simplicidade vs supercomplicar. Basta usar outras ferramentas. Python é incrível, mas não foi projetado para fazer algumas coisas.

O seguinte trecho para o daemon logrotate funciona para mim e não complica demais as coisas. Programe-o para executar a cada hora e

/var/log/mylogfile.log {
    size 1
    copytruncate
    create
    rotate 10
    missingok
    postrotate
        timeext=`date -d '1 hour ago' "+%Y-%m-%d_%H"`
        mv /var/log/mylogfile.log.1 /var/log/mylogfile-$timeext.log
    endscript
}

É assim que eu o instalo (os links simbólicos não funcionam para o logrotate):

sudo cp /directpath/config/logrotate/myconfigname /etc/logrotate.d/myconfigname
sudo cp /etc/cron.daily/logrotate /etc/cron.hourly/logrotate