如何从流程或线程实例返回值？

Question

因此，我想运行一个可以在网络上搜索信息或直接从我自己的mysql数据库搜索信息的功能。第一个过程很耗时，第二个过程相对较快。

考虑到这一点，我创建了一个开始此复合搜索（find_compound_view）的过程。如果该过程完成得相对较快，则表示该过程已存在于数据库中，因此我可以立即呈现结果。否则，我将渲染“
drax_retrieving_data.html”。

我想到的愚蠢解决方案是两次运行该函数，一次是检查进程是否花费很长时间，另一次是实际获取函数的返回值。这几乎是因为我不知道如何返回find_compound_view函数的值。我尝试了谷歌搜索，但似乎找不到如何从类Process中专门返回值的方法。

   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

您将需要一个multiprocessing.Pipe或一个multiprocessing.Queue将结果发送回您的父流程。如果仅执行I /
0，则应使用aThread而不是a Process，因为它更轻巧，并且大多数时间都花在等待上。我向您展示了一般情况下进程和线程是如何完成的。

队列处理

多处理队列建立在管道的顶部，访问与锁/信号量同步。队列是线程安全和进程安全的，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会在调用过程中启动一个供料器线程。在multiprocessing.Queue单个生产者/单个消费者的情况下使用管道的制造商的额外开销更可取，并且性能更高。

以下是发送和检索结果的方法multiprocessing.Queue：

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)

队列作为参数传递到函数中，结果.put()在队列中，而父对象get.()在队列中。.get()是一个阻塞调用，执行不恢复，直到事情 是
得到（指定超时参数是可能的）。请注意，sim_busy这里所做的工作是CPU密集型的，那就是您选择进程而不是线程。

工艺与管道

对于一对一连接，管道就足够了。设置几乎相同，只是方法的名称不同，并且调用Pipe()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（简单）第一个连接对象是管道的读端，第二个对象是写端。在这种基本情况下，我们只需要一个单纯形管道：

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)

线程和队列

要与线程一起使用，您想要切换到queue.Queue。queue.Queue是在之上构建的collections.deque，添加了一些锁以使其具有线程安全性。与多重处理的队列和管道不同，放置在queue.Queue容器上的对象不会被腌制。由于线程共享相同的内存地址空间，因此无需进行用于内存复制的序列化，因此仅传输指针。

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)

• 如果可能的话，请在这里阅读为什么for result in iter(out_queue.get, SENTINEL): 比while True...break设置更受欢迎。
• 在这里阅读为什么要if __name__ == '__main__':在所有脚本中使用，尤其是在多处理中。
• 更多关于-get()用法的信息。