Matplotlib rpy2 和 Matplotlib 在 multiprocessing 模块下的冲突

问题描述

在使用 Python 编写多线程程序的时候，可能会遇到 rpy2 和 Matplotlib 在 multiprocessing 模块下的冲突。具体体现在使用 rpy2 的时候，如果在多线程中同时使用 Matplotlib 进行绘图，程序可能会出现崩溃或者卡死的情况。

解决方法

要解决这个问题，我们可以通过两种方法来实现：

将 matplotlib.use(‘Agg’) 放在模块的最开始，或者函数的最开始。这样可以防止 matplotlib 和 rpy2 冲突。该方法可以在以下的代码中看到：

import rpy2.robjects as robjects
import multiprocessing as mp
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')

def myfunc():
    robjects.r('pdf(file="output.pdf")')
    # do some rpy2 stuff
    # do some matplotlib stuff
    robjects.r('dev.off()')

if __name__ == "__main__":
    pool = mp.Pool(processes=2)
    pool.map(myfunc, ())
    pool.close()
    pool.join()

在这个例子中，我们将 matplotlib.use(‘Agg’) 放在了函数的最开始，这样就可以在多线程中使用 rpy2 和 Matplotlib 进行绘图。

将 matplotlib.use(‘Agg’) 放在模块的最开始，或者函数的最开始，并将 Matplotlib 的绘图操作放在子进程中。该方法可以在以下的代码中看到：

import rpy2.robjects as robjects
import multiprocessing as mp
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')

def myfunc():
    robjects.r('pdf(file="output.pdf")')
    # do some rpy2 stuff
    p = mp.Process(target=plot_image, args=("image.png",))
    p.start()
    p.join()
    robjects.r('dev.off()')

def plot_image(filename):
    # do some matplotlib stuff
    plt.savefig(filename)

if __name__ == "__main__":
    pool = mp.Pool(processes=2)
    pool.map(myfunc, ())
    pool.close()
    pool.join()