如何从 Python 中的 multiprocessing.Process 实例中检索返回值？

从 Multiprocessing.Process 实例中的函数中提取返回值

从传递给 multiprocessing.Process 的函数中检索返回值的能力可以是有用的功能，特别是在需要异步任务执行时。不幸的是，这些值无法立即从 Process 对象访问，因此需要采用替代方法。

理解值存储

与传统的 Python 函数不同，那些传递给 multiprocessing.Process 的函数没有返回值属性。相反，该值存储在单独的位置，特别是共享内存对象中。这是因为使用多处理创建的进程在单独的内存空间中运行，从而阻止了直接访问主进程中的变量。

使用共享变量进行通信

访问返回值后，我们需要在进程之间建立一种通信形式。一种有效的方法是利用共享变量。这些对象允许多个进程同时共享和访问数据。在我们的例子中，我们使用 multiprocessing.Manager() 创建一个管理器对象和一个共享字典。字典充当共享变量。

访问返回值

在辅助函数中，我们使用所需的返回值填充共享字典。主进程在等待所有任务完成后，可以从共享字典中访问和检索这些值。通过采用这种策略，我们可以有效地提取返回值，而不会影响多处理方法。

示例实现

以下示例展示了共享变量检索返回值的实现值：

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())

输出：

0 represent!
1 represent!
3 represent!
2 represent!
4 represent!
[0, 1, 3, 2, 4]

这种方法使我们能够检索工作函数的返回值并演示进程之间的无缝通信多处理框架。

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