如何从流程或线程实例返回值？

如何从流程或线程实例返回值？

您将需要一个

multiprocessing.Pipe

或一个

multiprocessing.Queue

将结果发送回您的父流程。如果仅执行I /
0，则应使用a

Thread

而不是a

Process

，因为它更轻巧，并且大多数时间都花在等待上。我向您展示了一般情况下进程和线程是如何完成的。

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队列处理

多处理队列建立在管道的顶部，访问与锁/信号量同步。队列是线程安全和进程安全的，这意味着您可以将一个队列用于多个生产者/消费者进程，甚至这些进程中的多个线程。在队列中添加第一项也会在调用过程中启动一个供料器线程。在

multiprocessing.Queue

单个生产者/单个消费者的情况下使用管道的制造商的额外开销更可取，并且性能更高。

以下是发送和检索结果的方法

multiprocessing.Queue

：

from multiprocessing import Process, QueueSENTINEL = 'SENTINEL'def sim_busy(out_queue, x):    for _ in range(int(x)):        assert 1 == 1    result = x    out_queue.put(result)    # If all results are enqueued, send a sentinel-value to let the parent know    # no more results will come.    out_queue.put(SENTINEL)if __name__ == '__main__':    out_queue = Queue()    p = Process(target=sim_busy, args=(out_queue, 150e6))  # 150e6 == 150000000.0    p.start()    for result in iter(out_queue.get, SENTINEL):  # sentinel breaks the loop        print(result)

队列作为参数传递到函数中，结果

.put()

在队列中，而父对象

get.()

在队列中。

.get()

是一个阻塞调用，执行不恢复，直到事情 是
得到（指定超时参数是可能的）。请注意，

sim_busy

这里所做的工作是CPU密集型的，那就是您选择进程而不是线程。

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工艺与管道

对于一对一连接，管道就足够了。设置几乎相同，只是方法的名称不同，并且调用

Pipe()

返回两个连接对象。在双工模式下，两个对象都是读写端，

duplex=False

（简单）第一个连接对象是管道的读端，第二个对象是写端。在这种基本情况下，我们只需要一个单纯形管道：

from multiprocessing import Process, PipeSENTINEL = 'SENTINEL'def sim_busy(write_conn, x):    for _ in range(int(x)):        assert 1 == 1    result = x    write_conn.send(result)    # If all results are send, send a sentinel-value to let the parent know    # no more results will come.    write_conn.send(SENTINEL)if __name__ == '__main__':    # duplex=False because we just need one-way communication in this case.    read_conn, write_conn = Pipe(duplex=False)    p = Process(target=sim_busy, args=(write_conn, 150e6))  # 150e6 == 150000000.0    p.start()    for result in iter(read_conn.recv, SENTINEL):  # sentinel breaks the loop        print(result)

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线程和队列

要与线程一起使用，您想要切换到

queue.Queue

。

queue.Queue

是在之上构建的

collections.deque

，添加了一些锁以使其具有线程安全性。与多重处理的队列和管道不同，放置在

queue.Queue

容器上的对象不会被腌制。由于线程共享相同的内存地址空间，因此无需进行用于内存复制的序列化，因此仅传输指针。

from threading import Threadfrom queue import Queueimport timeSENTINEL = 'SENTINEL'def sim_io(out_queue, query):    time.sleep(1)    result = query + '_result'    out_queue.put(result)    # If all results are enqueued, send a sentinel-value to let the parent know    # no more results will come.    out_queue.put(SENTINEL)if __name__ == '__main__':    out_queue = Queue()    p = Thread(target=sim_io, args=(out_queue, 'my_query'))    p.start()    for result in iter(out_queue.get, SENTINEL):  # sentinel-value breaks the loop        print(result)

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• 如果可能的话，请在这里阅读为什么

  for result in iter(out_queue.get, SENTINEL):

  比

  while True...break

  设置更受欢迎。
• 在这里阅读为什么要

  if __name__ == '__main__':

  在所有脚本中使用，尤其是在多处理中。
• 更多关于-

  get()

  用法的信息。