Я много работаю с данными, поэтому практически все процессы у меня завязаны на Jupyter (IPython Notebook). Эта среда прекрасна и я её большой фанат. По сути, Jupyter — это обычная питоновая консоль и весь код там выполняется последовательно. Но иногда возникает желание запустить вычисления в ячейке и, не дожидаясь пока они закончатся, продолжить работу. Например, нужно скачать 1000 урлов и достать у них заголовки страниц. Хорошо бы запустить процесс скачивания и сразу начать отлаживать код для выделения заголовков.

Это должно выглядеть примерно так:



Удивительно, но готового способа так сделать я не нашёл и хотел бы поделиться простым, но удобным вариантом решения.

Теперь из проекта в проект у меня кочует следующий кусочек кода:

def jobs_manager():
    from IPython.lib.backgroundjobs import BackgroundJobManager
    from IPython.core.magic import register_line_magic
    from IPython import get_ipython

    jobs = BackgroundJobManager()

    @register_line_magic
    def job(line):
        ip = get_ipython()
        jobs.new(line, ip.user_global_ns)

    return jobs

В нём используется встроенный в Jupyter модуль IPython.lib.backgroundjobs — надстройка над threading, которая ведёт учёт фоновых операций. Метод хорошо сочетается c виджетным прогресс-баром, о котором я недавно писал. Типичный пример использования:



Посмотреть состояние операций можно через метод status:



Чтобы убить операцию, используется специальный хак:

def kill_thread(thread):
    import ctypes
    
    id = thread.ident
    code = ctypes.pythonapi.PyThreadState_SetAsyncExc(
        ctypes.c_long(id),
        ctypes.py_object(SystemError)
    )
    if code == 0:
        raise ValueError('invalid thread id')
    elif code != 1:
        ctypes.pythonapi.PyThreadState_SetAsyncExc(
            ctypes.c_long(id),
            ctypes.c_long(0)
        )
        raise SystemError('PyThreadState_SetAsyncExc failed')

Например так:



jobs также копит стектрейсы (kill_thread кидает SystemError внутри треда):



%job можно даже использовать как альтернативу multiprocessing.dummy.Pool:



Нарезать последовательность на заданное количество кусочков удобно функцией:

def get_chunks(sequence, count):
    count = min(count, len(sequence))
    chunks = [[] for _ in range(count)]
    for index, item in enumerate(sequence):
        chunks[index % count].append(item) 
    return chunks

Завершить работу пула можно так:



У метода есть ряд ограничений:

1. %job работает на тредах, поэтому нужно помнить про GIL. %job — это не про распараллеливание тяжелых вычислений, которые происходят в питоновом байт-коде. Это про IO-bound операции и вызов внешних утилит.
2. Нельзя нормально завершить произвольный код внутри треда, поэтому в kill_thread используется хак. Этот хак работает не всегда. Например, если код внутри треда выполняет sleep исключение, которое кидает kill_thread игнорируется.
3. Код в %job выполняется через eval. Грубо говоря, можно использовать выражения, который могут встречаться после знака =. Никаких print и присваиваний. Впрочем, всегда можно завернуть сложный код в функцию и выполнить %job f().
4. Передача сообщений из %job выполняется через жёсткий диск. Например, нельзя непосредственно получить содержание скачанной страницы, нужно его сохранить на диск, а потом прочитать.

Код распространяет копипейстом и доступен на Гитхабе.