从并行运行脚本更新值的最佳方法 - Python

Question

我有两个 Python 脚本（假设 script_1 和 script_2）。 Script_1 使用subprocess 扫描网络以调用一些例程，并更新某些值。它的更新速度很慢。它也可以在自己的进程上无限期地运行，而不是被调用。 Script_2 有一个执行许多不同动作的主循环，一些动作取决于 script_1 更新的值的最新状态.以下是不应该这样做的方式：

### script_1 ###
from time import sleep
import random

# This could also be an infinitely running
# independent task, updating a file/database/whatever
def tedious_task():
    sleep(10)    # working hard...
    value = random.random() * 10
    return value

### script_2 ###
from script_1 import tedious_task
from time import sleep

while True:
    value = tedious_task()  # waiting...
    if value > 5:
        print("Do something")
    else:
        print("Do something else")

    print("Do other stuff")
    sleep(1)

附带说明，我不关心记录 script_1 的更新值。我只需要最新的值。

我想到了几种不同的实现方式，例如中断/回调、异步、线程、多处理，甚至在文件、数据库等外部位置上写入。但是，它们中的大多数都是矫枉过正和其余的都不理想。

线程是一个潜在的候选者。我很喜欢使用线程，但是我已经阅读了很多关于如果没有正确实现它会如何破坏系统的稳定性，并且我需要这个系统长时间稳定。 “尽可能使用异步 IO；必要时使用线程”，我在某处读到。

Async IO 感觉有点矫枉过正（不如使用数据库），但我可能弄错了。我已经很多年没有使用过异步任务了（而且从来没有在 Python 中使用过），所以我已经忘记了其中的大部分内容。我主要担心的是，由于我只需要返回最后一个值，如果我的主程序由于某种原因变慢，它将导致异步函数的一系列滞后返回。我可能遗漏了什么。

那么，有什么方法可以最好地做到这一点？ 这可能会作为基于意见的问题传递，但我真正需要的是基于事实的答案。

Answer 1

对于多处理，如下所示应该可以工作

from multiprocessing import Process, Value
from time import sleep
import random

def producer(v):
    while True:
        sleep(10)    # working hard...
        with v.get_lock():
            v.value = random.random() * 10

def worker(v):
    while True:
        value = v.value
        if value > 5:
            print("Do something")
        else:
            print("Do something else")
        print("Do other stuff")


if __name__ == '__main__':
    v = Value('i', 7)  # See the docs for multiprocessing.Value
    producer_process = Process(target=producer, args=(v,))
    worker_process = Process(target=worker, args=(v,))
    producer_process.start()
    worker_process.start()