Python의 multiprocessing.Process 인스턴스에서 반환 값을 어떻게 검색할 수 있나요?
Multiprocessing.Process 인스턴스의 함수에서 반환 값 추출
multiprocessing.Process에 전달된 함수에서 반환 값을 검색하는 기능은 다음과 같습니다. 특히 비동기 작업 실행이 필요할 때 유용한 기능입니다. 불행하게도 값은 Process 개체에서 즉시 액세스할 수 없으므로 대체 접근 방식이 필요합니다.
값 저장 이해
기존 Python 함수와 달리 다중 처리에 전달되는 함수입니다.Process 반환 값 속성이 없습니다. 대신, 값은 별도의 위치, 특히 공유 메모리 개체에 저장됩니다. 이는 멀티프로세싱을 사용하여 생성된 프로세스가 별도의 메모리 공간에서 실행되어 메인 프로세스의 변수에 직접 접근하는 것을 방지하기 때문입니다.
공유 변수를 사용하여 통신
액세스하려면 반환 값을 얻으려면 프로세스 간 통신 형식을 설정해야 합니다. 효과적인 방법 중 하나는 공유 변수를 활용하는 것입니다. 이는 여러 프로세스가 동시에 데이터를 공유하고 액세스할 수 있도록 하는 개체입니다. 우리의 경우 multiprocessing.Manager()를 사용하여 관리자 개체와 공유 사전을 만듭니다. 사전은 공유 변수 역할을 합니다.
반환 값 액세스
작업자 함수 내에서 공유 사전을 원하는 반환 값으로 채웁니다. 모든 작업이 완료될 때까지 기다린 후 기본 프로세스는 공유 사전에서 이러한 값에 액세스하고 검색할 수 있습니다. 이 전략을 사용함으로써 다중 처리 접근 방식을 손상시키지 않으면서 반환 값을 효과적으로 추출할 수 있습니다.
구현 예
다음 예는 반환을 검색하기 위한 공유 변수의 구현을 보여줍니다. 값:
import multiprocessing def worker(procnum, return_dict): """worker function""" print(str(procnum) + " represent!") return_dict[procnum] = procnum if __name__ == "__main__": manager = multiprocessing.Manager() return_dict = manager.dict() jobs = [] for i in range(5): p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i, return_dict)) jobs.append(p) p.start() for proc in jobs: proc.join() print(return_dict.values())
출력:
0 represent! 1 represent! 3 represent! 2 represent! 4 represent! [0, 1, 3, 2, 4]
이 접근 방식을 사용하면 작업자 함수의 반환 값을 검색하고 프로세스 간 원활한 통신을 보여줄 수 있습니다. 다중 처리 프레임워크.
위 내용은 Python의 multiprocessing.Process 인스턴스에서 반환 값을 어떻게 검색할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
