Python，使用多处理线程

Question

有人可以解释为什么线程在 multiprocessing.Process 中不起作用。

我附上了一些例子来解释我的问题。

我有一个每秒执行一次并写入文件的进程。当我从 shell 运行它时，它按预期工作。

stat_collect.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from threading import Timer
from os import path
from datetime import datetime

STAT_DATETIME_FMT = '%Y-%m-%d %H:%M:%S'


def collect_statistics():
    my_file = 'test.file'
    if not path.exists(my_file):
        with open(my_file, 'w') as fp:
            fp.write(datetime.now().strftime(STAT_DATETIME_FMT) + '\n')
    else:
        with open(my_file, 'a') as fp:
            fp.write(datetime.now().strftime(STAT_DATETIME_FMT) + '\n')

    Timer(1, collect_statistics).start()


if __name__ == '__main__':
    collect_statistics()

当我尝试从其他脚本运行它时（在后台工作）：

#!/usr/bin/env python

from multiprocessing import Process
from stat_collect import collect_statistics  # logger sc

if __name__ == '__main__':
    # This don't work
    p = Process(target=collect_statistics)
    p.start()

    while True:
        pass

方法 collect_statistics 只执行一次，但如果我使用 Thread(target=collect_statistics).start() 它就像我从 shell 运行它一样工作。为什么会这样？

Answer 1

这是怎么回事：

1. 你开始你的过程
2. collect_statistics 运行
3. 定时器已启动
4. 现在进程中调用的函数(collect_statistics)已经完成，所以进程 退出，同时终止计时器。

以下是解决方法：

stat_collect.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from threading import Timer
from os import path
from datetime import datetime
import time

STAT_DATETIME_FMT = '%Y-%m-%d %H:%M:%S'


def collect_statistics():
    while True:
        my_file = 'test.file'
        if not path.exists(my_file):
            with open(my_file, 'w') as fp:
                fp.write(datetime.now().strftime(STAT_DATETIME_FMT) + '\n')
        else:
            with open(my_file, 'a') as fp:
                fp.write(datetime.now().strftime(STAT_DATETIME_FMT) + '\n')

        time.sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    collect_statistics()

对于调用脚本：

#!/usr/bin/env python

from multiprocessing import Process
from stat_collect import collect_statistics  # logger sc

if __name__ == '__main__':
    # This don't work
    p = Process(target=collect_statistics)
    p.start()
    p.join() # wait until process is over, e.g forever

p.join() 只是在这里替换你的无限 while 循环，这会占用大量资源。