Python 如何在后台线程或进程中有效地使用PyJulia或其他非线程安全库？

在我的Python应用程序中有一个场景，我有一些工作需要在后台完成，但要以一种火而忘的方式完成。我试图满足两个约束条件：

• 后台任务使用PyJulia，如果在同一进程中从两个不同的线程调用它，即使这些调用不是同时发生的，也会失败
• 事实证明，PyJulia在给定进程中第一次被调用时也有一些繁重的工作要做。在执行Julia代码之前，初始化需要几秒钟的时间。我不想每次打电话都付这个费用

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处理这种情况最简单的方法是什么？我想象我必须创建一个长期工作线程或进程，我可以不断地将任务排队，但如果不需要的话，我不想编写自定义代码来处理所有这些任务。

这是我找到的最简单的解决方案，可以满足我的需要，就是使用Python的

multiprocessing.Pool

来创建一个只包含一个进程的池，在我的应用程序的生命周期中保留该进程池，并使用

apply_async

在该进程池上以一种火而忘却的方式执行任务：

来自多处理导入池的

...
类别MyClass：
定义初始化（自）：
self.process\u pool=None
定义我的任务（self，arg1，arg2）：
...
def运行（自身、arg1、arg2）：
如果不是self.process\u池：
self.process\u pool=pool（进程=1）
self.process\u pool.apply\u async（self.my\u pyjulia\u task，（arg1，arg2））

这确保PyJulia不会阻塞主执行线程，并且始终在同一“后台”进程（以及同一线程）中运行。显然，

apply\u async

也会对该进程的工作进行排队，因为我可以多次调用它，并且任务是按顺序执行的

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如果有必要的话，使用

多处理工具来实现从这个过程到主应用程序的通信也不难。
考虑到Python中的GIL lock，这似乎是您能做的最好的事情。除非您决定重新设计从Julia调用Python，这更方便、更可扩展：-）谢谢您的评论。是的，我不喜欢这样，我必须考虑像这样的东西运行在哪个后台线程上。