Python是最简单的多处理形式

我一直在努力阅读线程和多处理方面的知识，但所有的例子都非常复杂，对于我的python/编程知识水平来说都是高级的。我想运行一个函数，它由一个while循环组成，当该循环运行时，我想继续程序，并最终更改while循环的条件并结束该过程。代码如下：

class Example():

    def __init__(self):
        self.condition = False

    def func1(self):
        self.condition = True
        while self.condition:
            print "Still looping"
            time.sleep(1)
        print "Finished loop"

    def end_loop(self):
        self.condition = False

I进行以下函数调用：

ex = Example()
ex.func1()
time.sleep(5)
ex.end_loop()

我想让func1在调用

end\u loop（）

之前运行5秒钟，然后更改条件并结束循环，从而结束函数。也就是说，我希望一个进程启动并“进入”到

func1

，同时我希望调用

time.sleep（5）

，因此当到达

func1

时，进程“分裂”，一个进程进入函数，另一个进程继续向下运行程序并开始执行

time.sleep（5）

这一定是多进程最基本的例子了，但我还是很难找到一个简单的方法

多谢各位

编辑1：关于

做点什么

。在我真正的问题

do_中，某个

被某个代码替换，该代码通过套接字与另一个程序通信，并每隔0.02s接收坐标为的包，并将其存储在类的membervariables中。我希望开始不断更新坐标，然后能够同时通过其他函数读取坐标

然而，这并不重要。如果

do\u something

被以下内容取代，该怎么办

time.sleep(1)
print "Still looping"

那么我该如何解决我的问题呢

EDIT2:我尝试过这样的多处理：

from multiprocessing import Process
ex = Example()    
p1 = Process(target=ex.func1())
p2 = Process(target=ex.end_loop())

p1.start()
time.sleep(5)
p2.start()

---

当我运行此程序时，我从未访问过p2.start（），因此这没有帮助。即使有，这也不是我想要的。我想要的是启动进程

p1

，然后继续

时间。sleep

和

ex.end\u loop（）

代码的第一个问题是调用

p1 = Process(target=ex.func1())
p2 = Process(target=ex.end_loop())

使用

ex.func1（）

调用函数并将返回值作为

target

参数传递。由于函数不返回任何内容，因此实际上是在调用

p1 = Process(target=None)
p2 = Process(target=None)

当然，这毫无意义

修复后，下一个问题将是共享数据：当使用

多处理

包时，您将使用多个进程实现并发，默认情况下，这些进程不能简单地共享数据。请查看软件包的文档，了解这一点。尤其要考虑第一句话：“在进行并发编程时，通常最好尽量避免使用共享状态”

因此，您可能还需要了解如何在两个不同进程之间发送/接收数据。因此，与其简单地设置一个标志来停止循环，不如发送一条消息来通知循环应该终止

还要注意的是，进程是一种重量级的多处理形式，它们产生了多个操作系统进程，这带来了相对较大的开销

多处理

的主要目的是避免Python全局解释器锁带来的问题（请通过google了解更多…），如果您的问题没有您告诉我们的复杂得多，您可能希望改用

线程

包：线程的开销比进程少，并且还允许访问相同的数据（尽管在执行此操作时您确实应该阅读有关同步的内容…）

---

恐怕，多重处理是一个天生复杂的课题。因此，我认为您需要提高编程/python技能才能成功地使用它。但我相信您会处理好的，关于这一点的python文档是全面的，并且还有很多其他相关资源

要解决EDIT2问题，可以尝试使用共享内存映射

（注意

args=（cond，）

中的

target=ex.func1

不带括号和cond后的逗号）

---

但是请看MartinStettner提供的答案，以找到一个好的解决方案。

请具体说明

做些什么

。请参阅编辑后的问题。我读到，与python多处理相比，python concurrent.futures是处理多线程的一种更简单的方法。然而，我还没有进一步挖掘。也许你可以试一试。

import time
from multiprocessing import Process, Value

class Example():

  def func1(self, cond):
    while (cond.value == 1):
      print('do something')
      time.sleep(1)
    return

if __name__ == '__main__':

  ex = Example()
  cond = Value('i', 1)
  proc = Process(target=ex.func1, args=(cond,))

  proc.start()
  time.sleep(5)
  cond.value = 0
  proc.join()