


So rufen Sie Rückgabewerte von an multiprocessing.Process übergebenen Funktionen ab
Bei der Übergabe einer Funktion an multiprocessing.Process ist dies häufig erforderlich Rufen Sie den Rückgabewert der Funktion ab. Allerdings sind diese Werte in den zurückgegebenen Prozessobjekten nicht ohne weiteres zugänglich.
Bedenken Sie den folgenden Code:
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
Die erwarteten Rückgabewerte sind nicht über die Prozessobjekte in „Jobs“ verfügbar.
Lösung: Verwendung einer gemeinsam genutzten Variablen
Um die Rückgabewerte abzurufen, kann eine gemeinsam genutzte Variable verwendet werden, um die Kommunikation zwischen dem Hauptprozess und den Arbeitsprozessen zu ermöglichen.
Importieren Multiprocessing
def worker(procnum, return_dict):
"""worker function""" print(str(procnum) + " represent!") return_dict[procnum] = procnum
if name == "__main__":
manager = multiprocessing.Manager() return_dict = manager.dict() jobs = [] for i in range(5): p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i, return_dict)) jobs.append(p) p.start() for proc in jobs: proc.join() print(return_dict.values())
Erläuterung:
- Ein Multiprocessing-Manager ist Wird verwendet, um das gemeinsame Wörterbuch „return_dict“ zu erstellen.
- Jeder Arbeitsprozess greift auf das gemeinsame „return_dict“ zu und speichert seinen Rückgabewert unter seiner Prozessnummer als Schlüssel.
- Der Hauptprozess ruft das ab Rückgabewerte durch Zugriff auf die Werte des Wörterbuchs.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie rufe ich Rückgabewerte von multiprocessing.Process-Funktionen ab?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Thedifferencebetweenaforloopandawhileloopinpythonisthataforloopisusedwhenthennumnofiterationssisknowninadvance, während

In Python eignen sich für Schleifen für Fälle, in denen die Anzahl der Iterationen bekannt ist, während Schleifen für Fälle geeignet sind, in denen die Anzahl der Iterationen unbekannt ist und mehr Kontrolle erforderlich ist. 1) Für Schleifen eignen sich zum Durchqueren von Sequenzen wie Listen, Zeichenfolgen usw. mit prägnantem und pythonischem Code. 2) Während Schleifen angemessener sind, wenn Sie die Schleife gemäß den Bedingungen steuern oder auf Benutzereingaben warten müssen, müssen Sie jedoch aufmerksam machen, um unendliche Schleifen zu vermeiden. 3) In Bezug auf die Leistung ist die für die Schleife etwas schneller, aber der Unterschied ist normalerweise nicht groß. Durch die Auswahl des richtigen Schleifentyps können Sie die Effizienz und Lesbarkeit Ihres Codes verbessern.

In Python können Listen mit fünf Methoden zusammengeführt werden: 1) Verwenden von Operatoren, die einfach und intuitiv sind, für kleine Listen geeignet sind; 2) Verwenden Sie die Extend () -Methode, um die ursprüngliche Liste direkt zu ändern, die für Listen geeignet sind, die häufig aktualisiert werden müssen. 3) Listenanalyseformeln verwenden, präzise und operativ für Elemente; 4) Verwenden Sie die Funktion iterertools.chain (), um den Speicher effizient zu machen, und für große Datensätze geeignet. 5) Verwenden Sie * Operatoren und Zip () -Funktion, um für Szenen geeignet zu sein, in denen Elemente gepaart werden müssen. Jede Methode hat ihre spezifischen Verwendungen und Vor- und Nachteile, und die Projektanforderungen und die Leistung sollten bei der Auswahl berücksichtigt werden.

Forloopsusedwhenthenumberofofiterationssisknown, whileleloopsusedUntilaconDitionisMet.1) Forloopsardealforsequenceslikelisten, usingSyntax -Like'forfruitinFruits: Print (Frucht) '. 2) WhileloopsuitableFoRuancnownitationCaperitationCountcounts, z. B., z. B., z

Toconcatenatealistoflistsinpython, usextend, listCompresions, itertools.chain, orrecursivefunctions.1) ExtendMethodisStraightforwardbutverbose.2) LISTCOMPRETRAUSIERUNGEN ITCOMPREDREPENSIONSARECONCISEIDEILGEFORTICEFORGELAGELAGERDATASETEN.

Tomgelistsinpython, Youcanusethe-Operator, ExtendMethod, ListCompredesion, Oritertools.chain, jeweils mitSpezifizierungen: 1) Der OperatorissimpleButlessEfficienceforlargelists; 2) Extendismory-Effizienzbutmodifiestheoriginallist;

In Python 3 können zwei Listen mit einer Vielzahl von Methoden verbunden werden: 1) Verwenden Sie den Bediener, der für kleine Listen geeignet ist, jedoch für große Listen ineffizient ist. 2) Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die für große Listen geeignet ist, mit hoher Speicher -Effizienz, jedoch die ursprüngliche Liste. 3) Verwenden Sie * Operator, der für das Zusammenführen mehrerer Listen geeignet ist, ohne die ursprüngliche Liste zu ändern. 4) Verwenden Sie iTertools.chain, das für große Datensätze mit hoher Speicher -Effizienz geeignet ist.

Die Verwendung der join () -Methode ist die effizienteste Möglichkeit, Zeichenfolgen aus Listen in Python zu verbinden. 1) Verwenden Sie die join () -Methode, um effizient und leicht zu lesen. 2) Der Zyklus verwendet die Bediener für große Listen ineffizient. 3) Die Kombination aus Listenverständnis und Join () eignet sich für Szenarien, die Konvertierung erfordern. 4) Die Verringerung () -Methode ist für andere Arten von Reduktionen geeignet, ist jedoch für die String -Verkettung ineffizient. Der vollständige Satz endet.


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