Question

有人可以解释为什么线程不能在多处理中工作。过程。

我附上了一些例子来解释我的问题。

我有一个每秒执行一次并写入文件的进程。当我从shell运行它时，它按预期工作。

stat_collect.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from threading import Timer
from os import path
from datetime import datetime

STAT_DATETIME_FMT = '%Y-%m-%d %H:%M:%S'


def collect_statistics():
    my_file = 'test.file'
    if not path.exists(my_file):
        with open(my_file, 'w') as fp:
            fp.write(datetime.now().strftime(STAT_DATETIME_FMT) + '\n')
    else:
        with open(my_file, 'a') as fp:
            fp.write(datetime.now().strftime(STAT_DATETIME_FMT) + '\n')

    Timer(1, collect_statistics).start()


if __name__ == '__main__':
    collect_statistics()

当我尝试从其他脚本运行它（在后台工作）时：

#!/usr/bin/env python

from multiprocessing import Process
from stat_collect import collect_statistics  # logger sc

if __name__ == '__main__':
    # This don't work
    p = Process(target=collect_statistics)
    p.start()

    while True:
        pass

方法collect_statistics只执行一次，但是如果我使用Thread（target = collect_statistics）.start（）就好像我从shell运行它一样。为什么会这样？

Answer 1

以下是发生的事情：

您开始了您的流程
collect_statistics运行
计时器已启动
现在进程中调用的函数（collect_statistics）已完成，因此该过程退出，同时杀死计时器。

以下是修复方法：

<强> stat_collect.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from threading import Timer
from os import path
from datetime import datetime
import time

STAT_DATETIME_FMT = '%Y-%m-%d %H:%M:%S'


def collect_statistics():
    while True:
        my_file = 'test.file'
        if not path.exists(my_file):
            with open(my_file, 'w') as fp:
                fp.write(datetime.now().strftime(STAT_DATETIME_FMT) + '\n')
        else:
            with open(my_file, 'a') as fp:
                fp.write(datetime.now().strftime(STAT_DATETIME_FMT) + '\n')

        time.sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    collect_statistics()

对于调用脚本：

#!/usr/bin/env python

from multiprocessing import Process
from stat_collect import collect_statistics  # logger sc

if __name__ == '__main__':
    # This don't work
    p = Process(target=collect_statistics)
    p.start()
    p.join() # wait until process is over, e.g forever

p.join()就是为了取代你无限的循环，这需要大量的资源。

Python，使用多处理线程

1 个答案: