Seitennummern in pdf einfügen

[mathi]

geht nicht so einfach, weil pool.map() zwingend das iterable an merge übergibt,

also habe ich versucht functools.partial wieder zu verwenden
http://paste.pocoo.org/show/xDdF2XnLoKMmibYPBUwo/
, aber das wirft folgenden Fehler aus:

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Traceback (most recent call last):
  File "C:\Program Files\eclipse\plugins\org.python.pydev_1.5.2.1260362205\PySrc\pydev_sitecustomize\sitecustomize.py", line 142, in <module>
    sys.path.extend(paths_removed)
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'path'
Exception in thread Thread-1:
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Python26\lib\threading.py", line 525, in __bootstrap_inner
    self.run()
  File "C:\Python26\lib\threading.py", line 477, in run
    self.__target(*self.__args, **self.__kwargs)
  File "C:\Python26\lib\multiprocessing\pool.py", line 225, in _handle_tasks
    put(task)
  File "C:\Python26\lib\multiprocessing\queues.py", line 279, in __getstate__
    return Queue.__getstate__(self) + (self._cond, self._unfinished_tasks)
  File "C:\Python26\lib\multiprocessing\queues.py", line 51, in __getstate__
    assert_spawning(self)
  File "C:\Python26\lib\multiprocessing\forking.py", line 25, in assert_spawning
    ' through inheritance' % type(self).__name__
RuntimeError: JoinableQueue objects should only be shared between processes through inheritance

Vererbung?? Ich hab keine Ahnung wie das hier gehen soll...
oder habe ich eine andere Möglichkeit q zu übergeben??

[HWK]

Als iterable

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[q] * anzahl_der_seiten

MfG
HWK

[mathi]

mit

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maplist= pool.map(merge,([q]*pages)) 

folgt der selbe Fehler:

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  File "C:\Python26\lib\multiprocessing\forking.py", line 25, in assert_spawning
    ' through inheritance' % type(self).__name__
RuntimeError: JoinableQueue objects should only be shared between processes through inheritance

[mathi]

Hallo,
ich möchte nochmal um Hilfe bitten, da ich das Problem nicht alleine lösen kann......

[HWK]

Vielleicht hilft das? D.h. versuch mal

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    manager = multiprocessing.Manager()
    q = manager.Queue()

MfG
HWK

[HWK]

Falls das auch nicht klappt, hier mein nächster Vorschlag:
Verzichte auf die Queue, übergib an merge die Seitennummer und diesen pdf_reader statt input1.

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...
class MyManager(BaseManager):
    pass

MyManager.register('Reader', pyPdf.PdfFileReader)
...
    manager = MyManager()
    manager.start()
    pdf_reader = manager.Reader(open('test_lang.pdf', 'rb'))
...

Lies dann in merge die Seiten ein, berechne das Wasserzeichen bzw. benutze zum Testen einen zweiten vergleichbaren
Reader und verbinde beide Seiten. Das Ergebnis ist der Rückgabewert.
MfG
HWK

[mathi]

hallo und Danke für die Antworten,

von den beiden Varianten funktioniert erstere wohl am "Besten"
http://paste.pocoo.org/show/XeOI1YncBh9HVY7LjVWN/

wobei das nur mit Lock() einigermaßen funktioniert....
mit Lock() - pool.map() scheint eine Weile zu laufen :

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Traceback (most recent call last):
  File "D:\Python\Code\wxPython\workspace\pdfPage\src\pdfPageCMD.py", line 48, in <module>
    main()
  File "D:\Python\Code\wxPython\workspace\pdfPage\src\pdfPageCMD.py", line 27, in main
    maplist= pool.map(merge,([q]*pages,lock))          # so geht's nicht
  File "C:\Python26\lib\multiprocessing\pool.py", line 148, in map
    return self.map_async(func, iterable, chunksize).get()
  File "C:\Python26\lib\multiprocessing\pool.py", line 422, in get
    raise self._value
AttributeError: 'list' object has no attribute 'get'

mich wundert, dass dabei nur 1 Prozess mit 2 threads gestartet wird, da je lock ein threadingobjekt erstellt wird, aber keine 4 Prozesse

ohne Lock() das altbekannte:

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ValueError: I/O operation on closed file

[HWK]

Was Du da tust, weißt Du nicht wirklich, oder? Was soll denn das Lock? An merge übergibst Du ein Tuple aus einer Liste von q's und dem Lock. Die Liste hat natürlich keine get-Methode. Ich denke, bevor Du Dich mit hochkomplexen Sachverhalten wie der Multiprozess-Programmierung beschäftigst, solltest Du Dir erst noch einmal die Grundlagen aneignen. Zumal nicht einmal klar ist, ob Multiprocessing die Performance Deiner Anwendung verbessern wird.
MfG
HWK

[mathi]

@HWK
hast recht

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    t1=time()   
    pages=input1.getNumPages()

    pool = Pool(processes=4)
    maplist= pool.map(merge,xrange(pages))         
    pool.close() 
    pool.join()
    
    print "länge=",len(maplist)
    t2=time()
    print "time=",(t2-t1)

dauert 28 sec.

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    t1=time() 
    output = PdfFileWriter()  
            
    with open('test_lang.pdf', 'rb') as infile: 
        input1 = PdfFileReader(infile) 
        watermark = PdfFileReader(file("temp.pdf", "rb"))  
        pages=input1.getNumPages()

        pagelist=[]    
        for pagenum in range(pages):                  
            pagelist.append(merge(pagenum))
        t2=time()
        print "time=",(t2-t1)

dauert 22 sec.

Hätte ich nicht gedacht...

ich habe jetzt herausgefunden, dass gar nicht map() schuld ist, sondern

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    for page in maplist:
        output.addPage(page)

ich kann nicht einmal

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output.addPage(maplist[0])

ausführen.

Somit konnte ich aber zumindest die Zeitmessung vornehmen.

Das bedeutet doch, dass mein Prog. eher I/O lastig ist, aber die HDD schreibt nix, daher bleibt alles im RAM.
Gibt es überhaupt eine Möglichkeit mein Programm zu beschleunigen??

[mathi]

Da ich der Meinung bin, dass das Problem darin bestand die Ergebnisse von

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mergePage

fehlerfrei aus der merge()-Funktionen herauszubekommen, habe ich eine Möglichkeit gefunden

Ich teile die Arbeit in (bei 4 Kernen) 4 teile und erstelle in 4 merge-Funktionen je 1/4 der Seiten und erhalte insgesamt 4 .pdf-Dateien, die dann noch zu einer zusammengeführt werden sollen.

http://paste.pocoo.org/show/wBopIiVEKqi34m6KDYvy/

Der Code ist noch ungefeilt, aber es funktioniert soweit, dass mit x Kernen auch die einzelne Arbeit verrichtet wird und die Dateien in der richtigen Reihenfolge zusammengefügt werden

zum Test: ein Kern braucht hier 33 sec. , 4 Kerne schaffen das in 14 sec.
bei einer .pdf mit 110 Seiten, interessant wird es dann mit 500-1200 Seiten, die bei mir öffter vorkommen


Ich würde mich über Eure Tipps freuen, den Code zu verbessern