マルチプロセッシング プロセスからの戻り値へのアクセス
Python でマルチプロセッシングを使用する場合、戻り値を取得する必要がある場合があります。 multiprocessing.Process に渡される関数。これを実現する方法を理解すると、並列処理に Process クラスを効果的に利用するのに役立ちます。
提供されたコード例では、ワーカー関数は値 procnum を返します。この値にアクセスするには、ジョブ リストから直接取得することはできません。これらの保存されたオブジェクトは Process クラスのインスタンスであり、関数の戻り値を保持しないためです。
代わりに、共有変数を使用して通信を容易にすることができます。プロセス間を移動して、目的の結果を取得します。 multiprocessing.Manager クラスを利用することで、複数のプロセスが対話して情報を交換できるようにする共有辞書やその他のデータ構造を確立できます。
変更されたコードでは、manager.dict() メソッドを使用して return_dict が作成されます。 、プロセス全体で共有辞書を維持します。ワーカー関数は、それぞれのプロセスの戻り値でこの共有ディクショナリを更新します。メインプロセスが子プロセスに結合すると、return_dict から値を取得して出力し、戻り値の取得が成功したことを示します。
この共有変数のメカニズムを通じて、次の戻り値に効果的にアクセスできます。マルチプロセッシング プロセス内で実行される関数により、マルチスレッド Python アプリケーション内での高度な調整とデータ交換が容易になります。
以上がPython の Multiprocessing.Process からの戻り値にアクセスするにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

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