arcgis Pro arcpy多进程中每个进程重新导入arcpy

在ArcGIS Pro中，每个进程都需要重新导入arcpy模块，因为每个进程都有自己的内存空间。如果在多个进程中共享arcpy模块，可能会导致内存泄漏、死锁等问题。

重新导入arcpy模块的代码如下：

import importlib
import arcpy

importlib.reload(arcpy)

这段代码会重新加载arcpy模块，确保每个进程都有自己的arcpy实例。注意，如果您在使用arcpy模块的过程中修改了Python路径或环境变量，可能会导致重新导入失败。

因此，在使用多进程处理地理数据时，建议在每个进程的任务开始时重新导入arcpy模块，以确保每个进程都有自己的arcpy实例。

相关问题

arcgis pro arcpy使用多进程如何在每个进程中重新导入arcpy

如果您要在使用多进程的 ArcGIS Pro Python 环境中重新导入 arcpy，可以使用以下代码：

import importlib
import arcpy

def do_work():
    # 在此处编写您的代码
    pass

if __name__ == '__main__':
    # 在主进程中重新导入 arcpy
    importlib.reload(arcpy)
    
    # 在每个进程中执行 do_work 函数
    # ...

在主进程中，使用 `importlib.reload(arcpy)` 重新导入 arcpy 模块。这样可以确保在每个子进程中都有最新的 arcpy 模块。

请注意，重新导入 arcpy 会清除任何已经存在的工作空间设置。如果您需要在子进程中使用工作空间，请在每个子进程中重新设置它。

arcgis Pro arcpy多进程中如何确保每个进程都有自己的arcpy实例

在ArcGIS Pro中，由于每个进程都有自己的内存空间，因此必须确保每个进程都有自己的arcpy实例。为了确保每个进程都有自己的arcpy实例，可以使用Python的multiprocessing模块来创建进程池，并在每个进程开始时重新导入arcpy模块。

以下是一个示例代码，用于在ArcGIS Pro中使用多进程处理地理数据，并确保每个进程都有自己的arcpy实例：

import arcpy
import multiprocessing
import importlib

# 定义一个函数，用于处理每个进程的任务
def process_data(data_list):
    # 在每个进程开始时重新导入arcpy模块
    importlib.reload(arcpy)
    
    # 处理数据的代码
    for data in data_list:
        # 处理每个数据的代码

# 获取数据列表
data_list = arcpy.ListFeatureClasses()

# 将数据分成多个子列表
chunk_size = len(data_list) // multiprocessing.cpu_count()
data_chunks = [data_list[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(data_list), chunk_size)]

# 创建进程池，并使用map方法将数据分配给不同的进程
pool = multiprocessing.Pool(processes=multiprocessing.cpu_count())
pool.map(process_data, data_chunks)

# 关闭进程池并等待所有进程完成
pool.close()
pool.join()

在这个示例代码中，我们使用Python的multiprocessing模块创建了一个进程池，并使用map方法将数据分配给不同的进程。在每个进程开始时，我们使用importlib模块重新导入了arcpy模块，以确保每个进程都有自己的arcpy实例。