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ここhttp://effbot.org/zone/thread-synchronization.htmで説明されているように、インタープリターでアトミック操作を使用して 2 つのスレッド間で変数を共有したいと考えています。Python 3.2 未満の GIL のため、コア データ型の単純な割り当て (単一のバイトコード操作) はスレッド セーフである必要があります。ここまで理論。次のコードは、マスター モードまたはスレーブ モード (-m または -s) で実行できます。マスター モードでは、常に UDP 経由でデータが送信されます。スレーブ モードは、udp ポートからデータを読み取り、受信した各パケットの変数を更新するスレッドを作成します。

サンプル コードでは、作成時に共有変数を引数としてスレッドに渡します。グローバル変数を使用するか、スレッドローカルストアをスレッドに渡すことも試しました。

結果はいつも同じです。read_time_master スレッド内で、変数が割り当てられます。ただし、メイン スレッドでは、共有変数の値は更新されません。

#!/usr/bin/env python

import socket
import itertools
import multiprocessing
from optparse import OptionParser
from time import sleep

PORT = 1666

def read_time_master(sock, time_master):
   while True:
     time_master = float(sock.recvfrom(1024)[0])

def main():
    time_master = 0.0
    p = OptionParser()
    p.add_option('--master', '-m', action='store_true')
    p.add_option('--slave', '-s', action='store_true')
    options, arguments = p.parse_args()
    if options.master or options.slave:
        sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM, 0)
    if options.master:
        sock.connect(('127.0.0.1', PORT))
    if options.slave:
        sock.bind(('0.0.0.0', PORT))
        recv_thread = multiprocessing.Process(target=read_time_master, args=(sock, time_master))
        recv_thread.start()

    for time in itertools.count():
        print time
        if options.slave:
            print "master: %f" % time_master # -> not updated from other thread
        if options.master:
            try:
                sock.send(str(time))
            except socket.error:
                pass
        sleep(1)

    if options.master or options.slave:
        sock.close()

if __name__ == '__main__':
    main()
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あなたはあなたの状況を助けていmultiprocessingない、ではなくを使用しています。バックグラウンドワーカーの作成threadingに使用している場合は、バックグラウンド操作によって制御されている関数内で呼び出しをスローするだけで、必要なものを取得できる可能性があります。ではなくを使用しているため、プロセス間で情報をやり取りしたり、プロセスを同期したりするために使用できるコンテナのクラスを調べる必要があります。プロセス間で共有される変数を作成することもできます（これはすべて、 Pythonホームページのドキュメント/例で説明されていますthreading.Threadglobal time_mastermultiprocessingthreadingmultiprocessing.Queuemultiprocessing

于 2012-11-27T22:20:21.417 に答える
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ここで説明されているように、共有メモリを使用できますhttp://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html#sharing-state-between-processes。共有スペースから読み取る前に、プロセスが終了するのを忘れないでください。

于 2012-11-27T22:43:42.873 に答える