Python、マルチプロセッシングでスレッドを使用する

Question

マルチプロセッシングでスレッドがなぜ機能しないのか説明できますか？

私の問題を説明するための例を添付しました。

私は毎秒実行してファイルに書き込むプロセスを持っています。シェルから実行すると、期待通りに動作します。

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() 

私は（バックグラウンドで動作するように）他のスクリプトから、それを実行しよう：一度だけ実行

#!/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が、私はスレッドを使用している場合（target = collect_statistics）.start（）シェルから実行するかのように動作します。なぜこれが起こるのですか？ここで

Answer 1

は何が起こっているかである。

1. あなたはあなたのプロセスを開始
2. collect_statistics実行
3. タイマーは、現在のプロセス（collect_statistics）に呼び出された関数が終了する
4. を開始し、そうされますプロセス を終了し、同時にタイマーを終了します。

ここではそれを修正する方法です：

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() 

そして、呼び出し元のスクリプトのために：

#!/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()あなたは無限交換するだけでここにありますwhileループは何のためにも多くのリソースを取り込んでいます。