如何从 Process- 或 Thread 实例返回值？

Question

所以我想运行一个函数，它既可以在网上搜索信息，也可以直接从我自己的 mysql 数据库中搜索信息。 第一个过程会很耗时，第二个相对较快。

考虑到这一点，我创建了一个启动此复合搜索 (find_compound_view) 的进程。如果该过程相对较快地完成，则意味着它存在于数据库中，因此我可以立即呈现结果。否则，我将渲染“drax_retrieving_data.html”。

我想出的愚蠢解决方案是运行该函数两次，一次是检查该过程是否需要很长时间，另一次是实际获取函数的返回值。这很大程度上是因为我不知道如何返回我的 find_compound_view 函数的值。我试过谷歌搜索，但似乎找不到如何从 Process 类中返回值。

   p = Process(target=find_compound_view, args=(form,))
        p.start()
        is_running = p.is_alive()
        start_time=time.time()
        while is_running:
            time.sleep(0.05)
            is_running = p.is_alive()
            if time.time() - start_time > 10 :
                print('Timer exceeded, DRAX is retrieving info!',time.time() - start_time)
                return render(request,'drax_internal_dbs/drax_retrieving_data.html')
        compound = find_compound_view(form,use_email=False)

   if compound:
      data=*****
      return  render(request, 'drax_internal_dbs/result.html',data)

Answer 1

您需要multiprocessing.Pipe 或multiprocessing.Queue 将结果发送回您的父进程。如果你只是做 I/0，你应该使用Thread 而不是Process，因为它更轻量级并且大部分时间都花在等待上。我正在向您展示它是如何为进程和线程完成的。

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使用队列处理

多处理队列建立在管道之上，访问与锁/信号量同步。队列是线程和进程安全的，这意味着您可以将一个队列用于多个生产者/消费者进程，甚至这些进程中的多个线程。在队列中添加第一项也将在调用过程中启动一个馈线线程。 multiprocessing.Queue 的额外开销使得在单生产者/单消费者场景中使用管道更可取且性能更高。

以下是使用multiprocessing.Queue 发送和检索结果的方法：

from multiprocessing import Process, Queue

SENTINEL = 'SENTINEL'

def sim_busy(out_queue, x):
    for _ in range(int(x)):
        assert 1 == 1
    result = x
    out_queue.put(result)
    # If all results are enqueued, send a sentinel-value to let the parent know
    # no more results will come.
    out_queue.put(SENTINEL)


if __name__ == '__main__':

    out_queue = Queue()

    p = Process(target=sim_busy, args=(out_queue, 150e6))  # 150e6 == 150000000.0
    p.start()

    for result in iter(out_queue.get, SENTINEL):  # sentinel breaks the loop
        print(result)

队列作为参数传递给函数，结果是队列中的.put() 和队列中的父get.()s。 .get() 是一个阻塞调用，直到要获取 的东西（指定超时参数是可能的）才会恢复执行。请注意 sim_busy 在这里所做的工作是 cpu 密集型的，此时您会选择进程而不是线程。

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工艺和管道

对于一对一的连接，管道就足够了。设置几乎相同，只是方法名称不同，对Pipe() 的调用会返回两个连接对象。在双工模式下，两个对象都是读写端，duplex=False（单工）第一个连接对象是管道的读端，第二个是写端。在这个基本场景中，我们只需要一个单工管道：

from multiprocessing import Process, Pipe

SENTINEL = 'SENTINEL'


def sim_busy(write_conn, x):
    for _ in range(int(x)):
        assert 1 == 1
    result = x
    write_conn.send(result)
    # If all results are send, send a sentinel-value to let the parent know
    # no more results will come.
    write_conn.send(SENTINEL)


if __name__ == '__main__':

    # duplex=False because we just need one-way communication in this case.
    read_conn, write_conn = Pipe(duplex=False)

    p = Process(target=sim_busy, args=(write_conn, 150e6))  # 150e6 == 150000000.0
    p.start()

    for result in iter(read_conn.recv, SENTINEL):  # sentinel breaks the loop
        print(result)

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线程和队列

要与线程一起使用，您想切换到queue.Queue。 queue.Queue 构建在 collections.deque 之上，添加了一些锁以使其成为线程安全的。与多处理的队列和管道不同，放在queue.Queue 上的对象不会被腌制。由于线程共享相同的内存地址空间，内存复制的序列化是不必要的，只传输指针。

from threading import Thread
from queue import Queue
import time

SENTINEL = 'SENTINEL'


def sim_io(out_queue, query):
    time.sleep(1)
    result = query + '_result'
    out_queue.put(result)
    # If all results are enqueued, send a sentinel-value to let the parent know
    # no more results will come.
    out_queue.put(SENTINEL)


if __name__ == '__main__':

    out_queue = Queue()

    p = Thread(target=sim_io, args=(out_queue, 'my_query'))
    p.start()

    for result in iter(out_queue.get, SENTINEL):  # sentinel-value breaks the loop
        print(result)

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• 阅读here为什么for result in iter(out_queue.get, SENTINEL): 在可能的情况下，应该优先于 while True...break 设置。
• 阅读 here 为什么应该在所有脚本中使用 if __name__ == '__main__':，尤其是在多处理中。
• 更多关于get()-usage here。