Python 写入具有多个池的文件

您好，我正在从服务器查询一些数据，我想将找到的数据存储在一个文件中。如果我不使用池和多处理，我的数据会按其应有的方式写入文件。我做错了什么？提到了队列，但我认为我没有正确使用它们，也不知道如何使用它们。我对多重处理非常陌生

似乎只有最后一个值正在写入文件，或者根本不写入

from multiprocessing import Pool
import time
import os
import json
import urllib2
import pprint

start_time = time.time()
localtime = time.localtime()
unixtime = int(time.mktime(time.gmtime()))

if not os.path.exists('data'):
    os.makedirs('data')
filename = ('data/%i_%i_%i_%i_%i_%i') % (localtime[2], localtime[1], localtime[0], localtime[3], localtime[4], localtime[5])
f = open(filename, 'w')

apikey = '_omitted_'

res = 90

lines = (360 * 180) / (res * res)

basepath = 'https://api.forecast.io/forecast/'+ apikey + '/' 

def getdata(i,j):
    url = basepath + str(j) + ',' + str(i) + ',' + str(unixtime)
    data = json.load(urllib2.urlopen(url))
    lat = data['latitude']
    lon = data['longitude']
    temp = data['currently']['temperature']
    humidity = data['currently']['humidity']
    pressure = data['currently']['pressure']
    clouds = data['currently']['cloudCover']
    winddir = data['currently']['windBearing']
    windspd = data['currently']['windSpeed']    
    dewpoint = data['currently']['dewPoint']
    precip = data['currently']['precipIntensity']
    f.write(('%f %f %f %f %f %f %f %f %f %f\n') % (lat, lon, temp, humidity, pressure, clouds, winddir, windspd, dewpoint, precip))
    #because output needs to be flushed...
    f.close()
#    print('%.2f%% Complete...' % (float(count / lines) * 100))

pool = Pool(processes=1)
for i in range (-180, 180, res):
    for j in range (-90, 90, res):
#        getdata(i,j)
        pool.apply_async(getdata, (i, j))
pool.close()
pool.join()


print('Total time for Execution: %f Minutes' % ((time.time() - start_time) / 60))

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当我更改进程数时，我的输出也会更改，进程越多，文件中显示的数据越多。我认为每个工人都在覆盖另一个工人或覆盖自己。似乎每个工人只适合写一行文字

所以我找到了一个解决办法。这些工作人员以自己的速度写入文件，因此文件不太有条理，但它符合我的目的。我想您应该使用回调函数来写入文件，这样可以确保在写入文件时进程是完整的。我仍然不认为这是一个合适的解决方案，但它是有效的

def getdata(i,j):
    url = basepath + str(j) + ',' + str(i) + ',' + str(unixtime)
    data = json.load(urllib2.urlopen(url))
    lat = data['latitude']
    lon = data['longitude']
    temp = data['currently']['temperature']
    humidity = data['currently']['humidity']
    pressure = data['currently']['pressure']
    clouds = data['currently']['cloudCover']
    winddir = data['currently']['windBearing']
    windspd = data['currently']['windSpeed']    
    dewpoint = data['currently']['dewPoint']
    precip = data['currently']['precipIntensity']
    return (('%f %f %f %f %f %f %f %f %f %f\n') % (lat, lon, temp, humidity, pressure, clouds, winddir, windspd, dewpoint, precip))

def writedata(data):
    f.write(data)

pool = Pool(processes=40)
for i in range (-180, 180, res):
    for j in range (-90, 90, res):
        pool.apply_async(getdata, (i, j), callback=writedata)
pool.close()
pool.join()
f.close()   

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这在什么方面失败了？请发布错误消息或描述确切的问题。另外，您确定需要将所有内容存储在一个由多个进程写入的文件（可能会变得非常大）中吗？管理一个共享文件的开销可能会首先消除使用多处理的任何优势。从长远来看，您最好将每个进程写入一个单独的文件，然后管理一组文件供以后处理（这并不困难）。我没有收到任何错误消息，但当我查看文件时，它是空的。我不需要数据按任何特定顺序排列。该文件在峰值时最多只能达到50mb左右。