相关疑难解决方法(0)

在下面的示例代码中,我想恢复函数的返回值worker.我该怎么做呢？这个值存储在哪里？

示例代码:

import multiprocessing

def worker(procnum):
    '''worker function'''
    print str(procnum) + ' represent!'
    return procnum


if __name__ == '__main__':
    jobs = []
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
        jobs.append(p)
        p.start()

    for proc in jobs:
        proc.join()
    print jobs

输出:

0 represent!
1 represent!
2 represent!
3 represent!
4 represent!
[<Process(Process-1, stopped)>, <Process(Process-2, stopped)>, <Process(Process-3, stopped)>, <Process(Process-4, stopped)>, <Process(Process-5, stopped)>]

我似乎无法在存储的对象中找到相关属性jobs.

提前谢谢,blz

我正在使用多处理来为我的Python应用程序创建一个子流程.我想在父进程和子进程之间共享数据.重要的是要提到我需要异步共享它,这意味着子进程和父进程将在代码运行期间更新数据.

什么是最好的方式来执行？

我正在使用 Pythonmultiprocessing创建并行应用程序。进程需要共享一些数据，为此我使用Manager. 但是，我有一些进程需要调用的常用函数以及需要访问对象存储的数据的函数Manager。我的问题是我是否可以避免需要将Manager实例作为参数传递给这些通用函数，而是像全局函数一样使用它。换句话说，请考虑以下代码：

import multiprocessing as mp

manager = mp.Manager()
global_dict = manager.dict(a=[0])

def add():
    global_dict['a'] += [global_dict['a'][-1]+1]

def foo_parallel(var):
    add()
    print var

num_processes = 5
p = []
for i in range(num_processes):
    p.append(mp.Process(target=foo_parallel,args=(global_dict,)))

[pi.start() for pi in p]
[pi.join() for pi in p]

这运行良好并返回p=[0,1,2,3,4,5]到我的机器上。然而，这是“好形式”吗？这是一个好方法吗，就像定义add(var)和调用add(var)一样好？

我几天来一直在寻找这个问题的答案，但没有结果。我可能只是不理解那些漂浮在外面的部分，并且该multiprocessing模块的 Python 文档相当大，对我来说不清楚。

假设您有以下 for 循环：

import timeit


numbers = []

start = timeit.default_timer()

for num in range(100000000):
    numbers.append(num)

end = timeit.default_timer()

print('TIME: {} seconds'.format(end - start))
print('SUM:', sum(numbers))

输出：

TIME: 23.965870224497916 seconds
SUM: 4999999950000000

对于此示例，假设您有一个 4 核处理器。有没有办法总共创建 4 个进程，其中每个进程都在单独的 CPU 核心上运行，并且完成速度大约快 4 倍，因此 24 秒/4 个进程 = 约 6 秒？

以某种方式将 for 循环分成 4 个相等的块，然后将这 4 个块添加到数字列表中以等于相同的总和？有一个 stackoverflow 线程：Parallel Simple For Loop但我不明白。谢谢大家。

下面的代码将三个数字放入队列中。然后它尝试从队列中取回号码。但它永远不会。如何从队列中获取数据？

import multiprocessing

queue = multiprocessing.Queue()

for i in range(3):
    queue.put(i)

while not queue.empty():
    print queue.get()