Python 运行同时进行两个循环，其中一个循环受限并且依赖于另一个循环的数据

Question

我在 python 中遇到问题，我想同时运行两个循环。我觉得我需要这样做，因为第二个循环需要进行速率限制，但第一个循环实际上不应该进行速率限制。此外，第二个循环从第一个循环获取输入。

我正在寻找类似这样的东西：

for line in file:
do some stuff
list = []
list.append("an_item")

Rate limited:
for x in list:
do some stuff simultaneously

Answer 1

你需要做两件事：

将需要来自其他进程的数据的函数放在它自己的进程中
实现一种在两个进程之间进行通信的方法（例如Queue）

所有这一切都必须感谢GIL。

Answer 2

有两种具有不同权衡的基本方法：在任务之间同步切换，以及运行在线程或子进程中连接。首先，一些常见的设置：

from queue import Queue # or Queue, if python 2
work = Queue()

def fast_task():
    """ Do the fast thing """
    if done:
        return None
    else:
        return result

def slow_task(arg):
    """ Do the slow thing """

RATE_LIMIT = 30 # seconds

现在，同步方法。它的优点是更简单，更容易调试，但代价是有点慢。慢多少取决于您的任务的细节。它是如何工作的，我们运行一个紧密的循环，每次调用快速作业，只有经过足够的时间才调用慢速作业。如果快速作业不再产生工作并且队列为空，我们将退出。

import time
last_call = 0

while True:
    next_job = fast_task()
    if next_job:
        work.put(next_job)
    elif work.empty():
        # nothing left to do
        break
    else:
        # fast task has done all its work - short sleep to slow the spin
        time.sleep(.1)

    now = time.time()
    if now - last_call > RATE_LIMIT:
        last_call = now
        slow_task(work.get())

如果您觉得这种方法不够快，您可以尝试 multiprocessing 方法。您可以使用相同的结构来处理线程或进程，具体取决于您是从 multiprocessing.dummy 还是从 multiprocessing 本身导入。我们使用 multiprocessing.Queue 代替 queue.Queue 进行通信。

def do_the_fast_loop(work_queue):
    while True:
        next_job = fast_task()
        if next_job:
            work_queue.put(next_job)
        else:
            work_queue.put(None) # sentinel - tells slow process to quit
            break

def do_the_slow_loop(work_queue):
    next_call = time.time()
    while True:
        job = work_queue.get()
        if job is None: # sentinel seen - no more work to do
            break
        time.sleep(max(0, next_call - time.time()))
        next_call = time.time() + RATE_LIMIT
        slow_task(job)

if __name__ == '__main__':
    # from multiprocessing.dummy import Queue, Process # for threads
    from multiprocessing import Queue, Process # for processes
    work = Queue()
    fast = Process(target=fast_task, args=(work,))
    slow = Process(target=slow_task, args=(work,))
    fast.start()
    slow.start()
    fast.join()
    slow.join()

如您所见，有更多的机制供您实现，但速度会快一些。同样，速度的多少在很大程度上取决于您的任务。我会尝试所有三种方法 - 同步、线程和多进程 - 看看你最喜欢哪一种。

Python 运行同时进行两个循环，其中一个循环受限并且依赖于另一个循环的数据

Python run two loops at the same time where one is rate limited and depends on data from the other

python

simultaneous

multiprocessing

rate-limiting

Python 运行 同时进行两个循环，其中一个循环受限并且依赖于另一个循环的数据

Python run two loops at the same time where one is rate limited and depends on data from the other

python

simultaneous

multiprocessing

rate-limiting

Python 运行同时进行两个循环，其中一个循环受限并且依赖于另一个循环的数据