Python多处理 – 将类方法应用于对象列表

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Python多处理 – 将类方法应用于对象列表，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1747字，纯文字阅读大概需要3分钟。

内容图文

有一种简单的方法可以使用多处理来完成相同的操作吗？

for sim in sim_list:
  sim.run()

其中sim_list的元素是“模拟”对象,而run()是模拟类的一种方法,它修改对象的属性.例如.：

class simulation:
    def __init__(self):
        self.state['done']=False
        self.cmd="program"
    def run(self):
        subprocess.call(self.cmd)
        self.state['done']=True

sim_list中的所有sim都是独立的,因此策略不必是线程安全的.

我尝试了以下内容,这显然是有缺陷的,因为参数是通过deepcopy传递的,并且没有就地修改.

from multiprocessing import Process

for sim in sim_list:
  b = Process(target=simulation.run, args=[sim])
  b.start()
  b.join()

解决方法:

实现您想要的一种方法是让您的计算类(在您的情况下模拟)成为Process的子类.正确初始化后,此类的实例将在单独的进程中运行,您可以根据需要从列表中设置一组实例.

这是一个例子,建立在你上面写的内容之上：

import multiprocessing
import os
import random

class simulation(multiprocessing.Process):
    def __init__(self, name):
        # must call this before anything else
        multiprocessing.Process.__init__(self)

        # then any other initialization
        self.name = name
        self.number = 0.0
        sys.stdout.write('[%s] created: %f\n' % (self.name, self.number))

    def run(self):
        sys.stdout.write('[%s] running ...  process id: %s\n' 
                         % (self.name, os.getpid()))

        self.number = random.uniform(0.0, 10.0)
        sys.stdout.write('[%s] completed: %f\n' % (self.name, self.number))

然后只需创建一个对象列表并使用循环启动每个对象：

sim_list = []
sim_list.append(simulation('foo'))
sim_list.append(simulation('bar'))

for sim in sim_list:
    sim.start()

运行时,您应该看到每个对象都在自己的进程中运行.不要忘记在类初始化之前调用Process .__ init __(self)作为第一件事.

显然我在这个例子中没有包含任何进程间通信;你必须补充一点,如果你的情况需要它(从你的问题中不清楚你是否需要它).

这种方法对我很有用,我不知道有什么缺点.如果有人知道我忽略了隐藏的危险,请告诉我.

我希望这有帮助.

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的Python多处理 – 将类方法应用于对象列表全部内容，希望文章能够帮你解决Python多处理 – 将类方法应用于对象列表所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 gblab@vip.qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。

内容手机端