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這篇文章主要介紹了Python如何獲取多進程執行的返回值的相關知識,內容詳細易懂,操作簡單快捷,具有一定借鑒價值,相信大家閱讀完這篇Python如何獲取多進程執行的返回值文章都會有所收獲,下面我們一起來看看吧。
第一種方法是記錄在全局變量中。當然這時候要注意可能會需要用到Lock. 下面是一個例子。
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有點危險,不小心就會被弄壞。
第二種方法,就是記錄下multiprocessing.Pool.apply_async的返回值(假設稱之為result),然后在Pool被join之后,利用result.get()方法來得到原任務函數的返回值。在這里,multiprocessing.Pool.apply_async的返回值的類型是multiprocessing.pool.ApplyResult,其get()方法會返回原任務函數的返回值。
下面是把上面的那個例子重新寫一遍。
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,其實也可以不用等到 Pool join 之后才能調get(). 可以立刻調用get(), 但這可能會造成阻塞。
而get()函數其實有一個參數,可以指定超時時間以免無限等下去,如,result.get(timeout=2), 就是設置超時為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,如果超時了,就會拋出一個multiprocessing.TimeoutError異常;而如果該任務進程內拋了異常,也會被get()重新拋出來。
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