使用 RPy 进行多处理安全吗？
在多处理环境中调用 RPy 函数是否安全？是否存在应注意的有关 RPy 的多处理问题？
一个简单的例子可能如下：
from multiprocessing import Pool
from rpy import *
def f(x):
return r.mean(x)
if __name__ == '__main__':
p = Pool(5)
print sum(p.map(f, [range(1, 1000000), range(2, 2000000), range(3, 3000000)]))
Is it safe to call RPy functions in a multiprocessing environment and are there any multiprocessing issues regarding RPy that one should be aware of?
A simple example might be the following:
from multiprocessing import Pool
from rpy import *
def f(x):
return r.mean(x)
if __name__ == '__main__':
p = Pool(5)
print sum(p.map(f, [range(1, 1000000), range(2, 2000000), range(3, 3000000)]))
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发布评论
评论（2）
看到多处理为池中的每个工作实例生成新的 python 实例，并且它们不共享公共资源（包括 R 进程的实例），很可能它是线程安全的。最好的方法是测试一下然后看看。
Seeing that multiprocessing spawns new python instance for each worker instance in the pool and they share no common resources -- including instances of the R process, -- chances are it is thread-safe. Best way is to test it and see.
我使用多处理和 rpy2 没有任何问题。无法与 rpy (v1) 对话，但很有可能它会起作用。
I use multiprocessing and rpy2 with no problems. Can't speak to rpy (v1) but chances are good that it'll work.