Matplotlib 在使用Matplotlib库和rpy2库时出现多进程冲突的问题

在使用Python进行数据可视化时，Matplotlib是一个非常常用的Python库。但是，有时候在使用Matplotlib时，会出现一些问题，特别是在使用多进程时。其中，与rpy2库同时使用Matplotlib时，可能会发生冲突。本篇文章将介绍这个问题的背景和解决方法。

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问题背景

在使用Python进行数据处理和可视化时，通常需要使用Matplotlib库来绘制图形，例如折线图、散点图、直方图等。此外，还有一些其他的Python库，例如rpy2库，可以将R语言和Python进行互操作，并且也能够进行数据可视化。

在使用Matplotlib和rpy2库时，有时候会出现冲突的问题。具体问题表现为，当使用multiprocessing库来创建多进程时，会发生一些莫名其妙的错误，例如图形显示不正确、程序崩溃等等。

这种冲突的原因是，Matplotlib和rpy2库在绘制图形时，会有一些全局性的状态变量。当使用multiprocessing库创建多进程时，进程之间的这些状态变量会发生冲突，导致出现各种问题。因此，这个问题的解决方法就是要找到一种方法，让多进程之间不共享这些全局状态变量，从而避免冲突。

解决方法

为了解决Matplotlib和rpy2库的冲突问题，我们需要找到一种方法，让多进程之间不共享它们的状态变量。有以下几种方法可以尝试。

方法一：关闭Matplotlib的多线程模式

Matplotlib有一个多线程模式，它可以加速图形的绘制。但是在使用多进程时，这个多线程模式会导致冲突。因此，我们可以关闭Matplotlib的多线程模式，让它不参与多进程的操作。实现的具体方法是，在Python程序的开头添加以下代码：

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')

这个代码的作用是将Matplotlib的后端设置为Agg，这样就可以关闭Matplotlib的多线程模式。需要注意的是，这个代码必须在Matplotlib库被导入之前执行。

方法二：使用Python的多进程模块

另一种方法是不使用multiprocessing库，而是使用Python的内置多进程模块。这个模块的优势在于，它可以确保每个进程都有自己的内存空间，从而不会出现全局状态变量的冲突。具体实现方法如下：

import multiprocessing as mp

def worker():
    # do something
    pass

if __name__ == '__main__':
    processes = []
    for i in range(4):
        p = mp.Process(target=worker)
        p.start()
        processes.append(p)

    for p in processes:
        p.join()

这个代码的作用是创建四个进程，并执行一个worker函数。需要注意的是，由于在Windows下创建进程的时候，会自动执行文件的所有代码，因此必须将worker函数放在if name ‘main‘:语句的内部，否则会导致无限递归。

方法三：使用Python的进程池模块

最后一种方法是使用Python的进程池模块，它可以更加方便地管理进程。具体实现方法如下：

import multiprocessing as mp

def worker():
    # do something
    pass

if __name__ == '__main__':
    with mp.Pool(4) as pool:
        pool.map(worker, range(4))

这个代码的作用是创建一个含有四个进程的进程池，并使用map方法给每个进程分配一个任务，即执行worker函数。需要注意的是，在使用进程池时，必须把worker函数定义在if __name__ == '__main__':语句的外部。

示例代码

下面是一个使用rpy2库和Matplotlib库的示例代码，可以用来测试上述三种解决方法的效果：

import rpy2.robjects as robjects
from rpy2.robjects import pandas2ri
pandas2ri.activate()

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt

def worker():
    rcode = 'x <- rnorm(100, 0, 1);y <- rpois(100, 1);cor.test(x, y)'
    r_res = robjects.r(rcode)
    r_res = pandas2ri.ri2py(r_res)
    plt.scatter(r_res['x'], r_res['y'])
    plt.savefig('test.png')

if __name__ == '__main__':
    processes = []
    for i in range(4):
        p = mp.Process(target=worker)
        p.start()
        processes.append(p)

    for p in processes:
        p.join()

这个例子的功能是，创建四个进程，每个进程执行worker函数。在worker函数中，首先使用rpy2库生成一些随机数据，并计算它们之间的相关系数。然后，使用Matplotlib库将这些数据可视化，并将图像保存到文件中。