python多进程值如何返回

Python多进程值返回有多种方式，如使用multiprocessing.Queue、multiprocessing.Pipe、multiprocessing.Manager、concurrent.futures模块等。 在这些方法中，最常用且推荐的是使用multiprocessing.Queue，因为它能够在多个进程间安全地共享数据。

详细描述： multiprocessing.Queue是一个多进程安全的队列，可以用来在进程之间传递数据。通过创建一个队列对象，然后将这个对象传递给多个进程，进程可以将计算结果放入队列，主进程可以从队列中获取结果。代码示例如下：

from multiprocessing import Process, Queue
def worker(q, data):
    result = data  2  # 假设我们要计算数据的平方
    q.put(result)
if __name__ == '__main__':
    q = Queue()
    processes = []
    data_list = [1, 2, 3, 4, 5]
    for data in data_list:
        p = Process(target=worker, args=(q, data))
        processes.append(p)
        p.start()
    for p in processes:
        p.join()
    results = [q.get() for _ in processes]
    print(results)

在这个示例中，我们通过Queue在主进程和子进程之间传递数据。每个子进程将计算结果放入队列中，主进程从队列中获取所有结果。

一、multiprocessing.Queue

multiprocessing.Queue是多进程编程中用于在进程间传递数据的高级接口。它的使用非常简单，类似于标准库中的queue.Queue，但它是多进程安全的。

1、定义和使用

首先，我们定义一个处理函数，该函数接收一个队列和数据进行处理，并将结果放入队列中。

from multiprocessing import Process, Queue
def worker(q, data):
    result = data  2  # 假设我们要计算数据的平方
    q.put(result)

接下来，在主进程中，我们创建一个队列对象，然后启动多个子进程进行计算，最后从队列中获取结果。

if __name__ == '__main__':
    q = Queue()
    processes = []
    data_list = [1, 2, 3, 4, 5]
    for data in data_list:
        p = Process(target=worker, args=(q, data))
        processes.append(p)
        p.start()
    for p in processes:
        p.join()
    results = [q.get() for _ in processes]
    print(results)

2、注意事项

队列大小限制：默认情况下，Queue是无限大小的，但可以通过传递maxsize参数来限制队列的大小。
队列阻塞：当队列已满时，put操作会阻塞，直到有空间可用。同样，当队列为空时，get操作也会阻塞，直到有数据可用。
多进程安全：Queue是多进程安全的，可以在多个进程间安全地共享数据。

二、multiprocessing.Pipe

multiprocessing.Pipe提供了一个简单的通信机制，通过管道的两端来传递数据。管道的两端分别可以用于发送和接收数据。

1、定义和使用

首先，我们定义一个处理函数，该函数接收一端的管道连接，并将计算结果发送到管道中。

from multiprocessing import Process, Pipe
def worker(conn, data):
    result = data  2  # 假设我们要计算数据的平方
    conn.send(result)
    conn.close()

接下来，在主进程中，我们创建一个管道对象，然后启动多个子进程进行计算，最后从管道中获取结果。

if __name__ == '__main__':
    parent_conn, child_conn = Pipe()
    processes = []
    data_list = [1, 2, 3, 4, 5]
    for data in data_list:
        p = Process(target=worker, args=(child_conn, data))
        processes.append(p)
        p.start()
    results = [parent_conn.recv() for _ in data_list]
    for p in processes:
        p.join()
    print(results)

2、注意事项

单向通信：Pipe是单向通信的，一个连接只能用于发送或接收数据。
阻塞行为：类似于Queue，当管道已满或为空时，发送和接收操作会阻塞。
多进程安全：Pipe是多进程安全的，但它不适用于非常大量的数据传输，因为它是单向通信。

三、multiprocessing.Manager

multiprocessing.Manager提供了一种更高级的进程间通信机制，可以创建共享的list、dict等对象，这些对象可以在多个进程间共享和修改。

1、定义和使用

首先，我们定义一个处理函数，该函数接收一个共享的list对象，并将计算结果添加到该列表中。

from multiprocessing import Process, Manager
def worker(shared_list, data):
    result = data  2  # 假设我们要计算数据的平方
    shared_list.append(result)

接下来，在主进程中，我们创建一个Manager对象，然后启动多个子进程进行计算，最后从共享列表中获取结果。

if __name__ == '__main__':
    with Manager() as manager:
        shared_list = manager.list()
        processes = []
        data_list = [1, 2, 3, 4, 5]
        for data in data_list:
            p = Process(target=worker, args=(shared_list, data))
            processes.append(p)
            p.start()
        for p in processes:
            p.join()
        results = list(shared_list)
        print(results)

2、注意事项

性能开销：Manager对象的性能开销较大，因为它需要通过网络协议进行数据同步。
多进程安全：Manager提供的对象是多进程安全的，可以在多个进程间共享和修改。
灵活性：Manager可以创建各种类型的共享对象，如list、dict、Namespace等，具有很高的灵活性。

四、concurrent.futures

concurrent.futures模块提供了一个高级的接口，用于管理线程池和进程池。它可以简化多线程和多进程编程，并提供了更好的接口来获取子任务的结果。

1、定义和使用

首先，我们定义一个处理函数，该函数接收数据进行处理，并返回计算结果。

def worker(data):
    return data  2  # 假设我们要计算数据的平方

接下来，在主进程中，我们创建一个进程池，并提交多个任务进行计算，最后从Future对象中获取结果。

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
if __name__ == '__main__':
    data_list = [1, 2, 3, 4, 5]
    with ProcessPoolExecutor() as executor:
        futures = [executor.submit(worker, data) for data in data_list]
    results = [future.result() for future in futures]
    print(results)