Python獲取多進(jìn)程執(zhí)行的返回值實(shí)現(xiàn)

更新時(shí)間：2023年03月06日 09:30:50 作者：執(zhí)假以為真

本文主要介紹了Python獲取多進(jìn)程執(zhí)行的返回值實(shí)現(xiàn)，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

眾所周知，因?yàn)镚IL的原因，Python至今不支持真正的多線程。為了達(dá)到并行運(yùn)行的目的，我們往往就需要運(yùn)行多進(jìn)程了。
一個(gè)任務(wù)由一個(gè)進(jìn)程來(lái)運(yùn)行，可是它的結(jié)果怎么來(lái)獲取呢？

方法-1.

第一種方法是記錄在全局變量中。當(dāng)然這時(shí)候要注意可能會(huì)需要用到Lock. 下面是一個(gè)例子。

Program-1

import multiprocessing
from multiprocessing import Pool


info_manager = multiprocessing.Manager()
info_lock = info_manager.Lock()
info_dict = info_manager.dict()


def add(n):
? ? global info_dict, info_lock?
? ??
? ? s = 0
? ? for i in range(n+1):
? ? ? ? s += i
? ??
? ? info_lock.acquire()
? ? info_dict[n] = s
? ? info_lock.release()
? ??
? ? print("In task %d: %d -> %d" % (n, n, s))


def calculate():
? ? pool = Pool(processes=4)?

? ? tasks = range(10)
? ? for n in tasks:
? ? ? ? pool.apply_async(add, (n,))
? ? ? ??
? ? pool.close()
? ? pool.join()
? ??
? ??
def print_result():
? ? global info_dict
? ??
? ? key_list = sorted(info_dict.keys())
? ??
? ? for key in key_list:
? ? ? ? print("%s: %s" % (key, info_dict[key]))?
? ??
? ??
if __name__ == '__main__':
? ? calculate()
? ? print_result()

除了使用全局變量，還有沒有其他的方法呢？畢竟全局變量似乎看起來(lái)有點(diǎn)危險(xiǎn)，不小心就會(huì)被弄壞。

方法-2.

第二種方法，就是記錄下multiprocessing.Pool.apply_async的返回值(假設(shè)稱之為result)，然后在Pool被join之后，利用result.get()方法來(lái)得到原任務(wù)函數(shù)的返回值。在這里，multiprocessing.Pool.apply_async的返回值的類型是multiprocessing.pool.ApplyResult，其get()方法會(huì)返回原任務(wù)函數(shù)的返回值。

下面是把上面的那個(gè)例子重新寫一遍。

Program-2

import multiprocessing
from multiprocessing import Pool

def add(n):
? ? s = 0
? ? for i in range(n+1):
? ? ? ? s += i
? ? return (n, s)


def calculate():
? ? pool = Pool(processes=4)

? ? tasks = range(10)
? ? result_list = list()
? ? info_dict = dict()
? ??
? ? for n in tasks:
? ? ? ? result_list.append(pool.apply_async(add, (n,)))
? ? ? ??
? ? pool.close()
? ? pool.join()
? ??
? ? for result in result_list:
? ? ? ? k, v = result.get()
? ? ? ? info_dict[k] = v
? ? ? ??
? ? return info_dict
? ??
? ??
def print_result():
? ? info_dict = calculate()
? ??
? ? key_list = sorted(info_dict.keys())
? ??
? ? for key in key_list:
? ? ? ? print("%s: %s" % (key, info_dict[key]))?
? ??
? ??
if __name__ == '__main__':
? ? calculate()
? ? print_result()

另外，其實(shí)也可以不用等到 Pool join 之后才能調(diào)get(). 可以立刻調(diào)用get(), 但這可能會(huì)造成阻塞。
而get()函數(shù)其實(shí)有一個(gè)參數(shù)，可以指定超時(shí)時(shí)間以免無(wú)限等下去，如，result.get(timeout=2), 就是設(shè)置超時(shí)為2秒。

其定義在Python3中如下：

get([timeout])
    Return the result when it arrives. 
    If timeout is not None and the result does not arrive within timeout seconds 
    then multiprocessing.TimeoutError is raised. 
    If the remote call raised an exception then that exception will be reraised by get().

也就是說(shuō)，如果超時(shí)了，就會(huì)拋出一個(gè)multiprocessing.TimeoutError異常；
而如果該任務(wù)進(jìn)程內(nèi)拋了異常，也會(huì)被get()重新拋出來(lái)。

本文程序通過(guò)Python2和Python3的測(cè)試。

到此這篇關(guān)于Python獲取多進(jìn)程執(zhí)行的返回值實(shí)現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python獲取多進(jìn)程執(zhí)行的返回值內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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