如何同时运行两个函数答案

【问题标题】：How to run two functions simultaneously如何同时运行两个函数
【发布时间】：2010-01-21 09:32:58
【问题描述】：

我正在运行测试，但我想同时运行 2 个函数。我有一个摄像头，我告诉它通过 suds 移动，然后我通过 SSH 登录到摄像头以检查摄像头设置的速度。当我检查速度时，相机已经停止，所以没有速度可用。有没有办法让这些功能同时运行以测试相机的速度。示例代码如下：

class VerifyPan(TestAbsoluteMove):

    def runTest(self):

        self.dest.PanTilt._x=350

        # Runs soap move command
        threading.Thread(target = SudsMove).start()

        self.command = './ptzpanposition -c 0 -u degx10'

        # Logs into camera and checks speed
        TestAbsoluteMove.Ssh(self)

        # Position of the camera verified through Ssh (No decimal point added to the Ssh value)
        self.assertEqual(self.Value, '3500')

我现在已经尝试了下面提到的线程模块。线程不与函数 TestAbsoluteMove.Ssh() 同步运行。我还需要其他代码来完成这项工作吗？

我已经研究了将参数放入线程语句中，以表明线程在 Ssh() 函数时运行。有谁知道在这个语句中输入什么？

对不起，如果我没有正确解释。 “SudsMove”功能移动相机，“Ssh”功能登录相机并检查相机当前移动的速度。问题是当“Ssh”功能登录相机时已经停止。我需要两个函数并行运行，这样我就可以在相机仍在移动时检查它的速度。

谢谢

【问题讨论】：

您可以在移动相机时记录速度吗？也许到一个日志文件。你想达到什么目的？反正我觉得上面的测试没什么用。
编辑了我的答案以回答您的同步问题。
你看过我编辑的答案吗？有意义吗？
也许 ssh 需要很长时间才能打开连接 - 例如，相机可能会尝试进行 dns 查找。在这种情况下，您可能需要更改 TestAbsoluteMove.Ssh 以使用已打开的连接。
Python: How can I run python functions in parallel?的可能重复

标签： python testing multithreading function synchronization

【解决方案1】：

导入threading 模块并像这样运行SudsMove()：

threading.Thread(target = SudsMove).start()

这将创建并启动一个执行移动的后台线程。

回答已编辑的问题：

据我了解，TestAbsoluteMove.Ssh(self) 会轮询一次速度并将结果存储在self.Value？！您正在使用self.assertEqual(self.Value, '3500')?! 测试预期的结束倾斜/旋转/位置？！

如果正确，您应该等待相机开始移动。您可能可以在某个时间间隔内轮询速度：

# Move camera in background thread
threading.Thread(target = SudsMove).start()

# What does this do?
self.command = './ptzpanposition -c 0 -u degx10'

# Poll the current speed in an interval of 250 ms
import time
measuredSpeedsList = []

for i in xrange(20):
    # Assuming that this call will put the result in self.Value
    TestAbsoluteMove.Ssh(self)
    measuredSpeedsList.append(self.Value)
    time.sleep(0.25)

print "Measured movement speeds: ", measuredSpeedsList

移动速度将是measuredSpeedsList中的最大值（即max(measuredSpeedsList)）。希望这是有道理的......

【讨论】：

【解决方案2】：

如果你想使用通用的 Python 实现（CPython），你当然可以使用multiprocessing 模块，does wonders（你可以将不可腌制的参数传递给子进程，杀死任务，...），提供了一个接口类似于线程，不受全局解释器锁的影响。

缺点是会产生子进程，比创建线程需要更多时间；如果您有很多很多短期任务，这应该只是一个问题。此外，由于数据在进程之间传递（通过序列化），大数据既需要很长时间才能传递，最终会占用大量内存（因为它在每个进程之间重复）。在每个任务花费“较长”时间并且每个任务进出的数据不是太大的情况下，multiprocessing 模块应该很棒。

【讨论】：

【解决方案3】：

只能有一个线程同时运行。这已经得到了广泛的回答here。一种解决方案是使用两个单独的过程。上面的答案提供了一些提示。

【讨论】：

【解决方案4】：

如果您可以让您的代码在 Jython 或 IronPython 下运行，那么您可以同时运行多个线程；他们没有 CPython 那种愚蠢的“全局解释器锁”。

【讨论】：