使用 Python 多处理以固定速率安排任务答案

【问题标题】：Schedule Tasks at Fixed Rate with Python Multiprocessing使用 Python 多处理以固定速率安排任务
【发布时间】：2016-01-25 13:40:41
【问题描述】：

我想在 Python 中异步运行一个函数，以固定的时间间隔重复调用该函数。 This java 类的功能与我想要的类似。我希望在 python 中有一些东西，比如：

pool = multiprocessing.Pool()
pool.schedule(func, args, period)
# other code to do while that runs in the background
pool.close()
pool.join()

有没有提供类似功能的软件包？我更喜欢简单轻便的东西。

如何在 python 中实现这个功能？

这个post 是类似的，但要求一个进程中的解决方案。我想要一个多进程异步解决方案。

【问题讨论】：

标签： python multiprocessing scheduled-tasks

【解决方案1】：

这是一种可能的解决方案。一个警告是 func 需要比 rate 更快地返回，否则它不会像 rate 那样频繁地被调用，并且如果它变得更快，它将在它赶上时被安排得比 rate 更快。这种方法似乎需要做很多工作，但是并行编程通常很困难。我将不胜感激再看一下代码，以确保我没有在某处等待死锁。

import multiprocessing, time, math


def func():
    print('hello its now {}'.format(time.time()))


def wrapper(f, period, event):
    last = time.time() - period
    while True:
        now = time.time()

        # returns True if event is set, otherwise False after timeout
        if event.wait(timeout=(last + period - now)):
            break
        else:
            f()
            last += period


def main():
    period = 2
    # event is the poison pill, setting it breaks the infinite loop in wrapper
    event = multiprocessing.Event()
    process = multiprocessing.Process(target=wrapper, args=(func, period, event))
    process.start()

    # burn some cpu cycles, takes about 20 seconds on my machine
    x = 7
    for i in range(50000000):
        x = math.sqrt(x**2)

    event.set()
    process.join()
    print('x is {} by the way'.format(x))

if __name__ == '__main__':
    main()

【讨论】：