


Wie kann ich Rückgabewerte von untergeordneten Prozessen im Multiprocessing abrufen?
So erfassen Sie Rückgabewerte von prozessbasierten Funktionen im Multiprocessing
In Multiprocessing-Anwendungen besteht häufig die Notwendigkeit, die Rückgabewerte von abzurufen Funktionen, die von untergeordneten Prozessen ausgeführt werden. Der Grund dafür, dass dies nicht ohne weiteres zugänglich ist, liegt darin, dass untergeordnete Prozesse Werte nicht direkt an den Hauptprozess zurückgeben können. Es gibt jedoch Techniken, um diese Werte effektiv zu erfassen.
Im gegebenen Beispiel wird eine Liste von Arbeitsprozessen erstellt, um bestimmte Aufgaben auszuführen und ihre Prozessnummern zurückzugeben. Wenn man jedoch versucht, auf die Rückgabewerte der in der Liste „Jobs“ gespeicherten Prozessobjekte zuzugreifen, wird deutlich, dass diese Werte nicht direkt in ihren Attributen gespeichert sind.
Um diese Herausforderung zu meistern, gibt es einen anderen Ansatz erforderlich. Eine effektive Lösung beinhaltet die Verwendung einer gemeinsam genutzten Variablen, beispielsweise eines Wörterbuchs. Diese gemeinsam genutzte Variable ermöglicht die Kommunikation zwischen den untergeordneten Prozessen und dem Hauptprozess.
Im modifizierten Beispiel wird ein Manager erstellt, um den gemeinsamen Speicher zwischen Prozessen zu verwalten. Ein Wörterbuch, return_dict, wird initialisiert und als Argument an die Worker-Funktion übergeben. Innerhalb des Workers wird die Prozessnummer als Schlüssel und die Prozessnummer selbst als Wert zugewiesen.
Sobald alle Prozesse ihre Ausführung abgeschlossen haben, schließt sich der Hauptprozess den untergeordneten Prozessen an und greift dann auf das gemeinsame return_dict zu. Durch Iteration über seine Werte erhält man die gewünschten Rückgabewerte der untergeordneten Prozesse. Dieser Ansatz erfasst die Rückgabewerte effektiv durch Kommunikation zwischen Prozessen.
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Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.

Python eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung, während C für hohe Leistung und zugrunde liegende Kontrolle geeignet ist. 1) Python ist einfach zu bedienen, mit prägnanter Syntax, und eignet sich für Datenwissenschaft und Webentwicklung. 2) C hat eine hohe Leistung und eine genaue Kontrolle und wird häufig bei der Programmierung von Spielen und Systemen verwendet.

Die Zeit, die zum Erlernen von Python erforderlich ist, variiert von Person zu Person, hauptsächlich von früheren Programmiererfahrungen, Lernmotivation, Lernressourcen und -methoden und Lernrhythmus. Setzen Sie realistische Lernziele und lernen Sie durch praktische Projekte am besten.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.


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