如何同时启动两个函数，只等待更快的函数?

Question

我有一个工作代码，但不确定这是正确的方法。我有两个函数，都发出 API 请求，可能需要 1 到 5 秒之间的任意时间，但两者都旨在返回相同的输出。我想同时运行两者，一旦更快的完成它的工作，终止另一个并丢弃它会返回的任何内容。

p1 = Process(target = search1, args=(name) )
p2 = Process(target = search2, args=(name) )
if __name__=='__main__':
p1.start()
p2.start()
while p1.is_alive() and p2.is_alive():
time.sleep(0.2)
if not p1.is_alive():
p2.terminate()
if not p2.is_alive():
p1.terminate()

如果我不等待一段时间(在本例中为 0.2 秒)，如果两者都花费相同的时间，有时两者都会返回。我测试了很多次并且它有效，但这是正确的方法吗？这种方法是否会出现任何问题？

---ti7 建议

在 ti7 的建议之后尝试使用线程，现在它适用于线程而不是进程。

def search1(Q_result, name):
result = somefunction()
Q_result.put(result)
def search2(Q_result, name):
time.sleep(10)
result = somefunction()
Q_result.put(result )

import Queue as queue
import threading
Q_result = queue.Queue()  # create a Queue to hold the result(s)
if __name__=='__main__':
t1 = threading.Thread(
target=search1,
args=(Q_result, name),
)
t1.daemon = True
t1.start()

t2 = threading.Thread(
target=search2,
args=(Q_result),
)
t2.daemon = True
t2.start()

print(Q_result.get())

Answer 1

如果您多次发出相同的请求，则最好只执行一次并联系服务的所有者以提高其性能。(例如，它可能正在分发连接，其中一个节点非常慢)。

正如@Arty所指出的，使用线程的创建比进程更轻，因此性能更高。您可以将线程设置为守护进程，这样它们就不需要.join()ed 即可退出(阻止程序退出，直到所有线程都完成)。

异步逻辑可能仍然快一点，但推理起来可能会令人沮丧，尤其是在 Python 2 中。此外，您可能会发现，如果您使用的是第三方库(例如 Twisted 的 Defferred)，加载所需的库会非常慢并降低整体性能。

使用线程，您可能会发现获取结果并将其放入queue.Queue中很方便，这既是线程安全的，又可以在内容可用之前阻止。

粗螺纹示例

from __future__ import print_function  # print(x) over print x
import queue
import threading
# if these are the same logic, use an argument to differentiate
# otherwise you could have any number of unique functions,
# each of which makes some different request
def make_request(Q_result, request_args):
result = "whatever logic is needed to make request A"
Q_result.put(result)  # put the result into the Queue
list_of_different_request_args = []  # fill with whatever you need
Q_result = queue.Queue()  # create a Queue to hold the result(s)
# iterate over input args (could be list of target functions instead)
for request_args in list_of_different_request_args:
t = threading.Thread(
target=make_request,
args=(Q_result, request_args),
)
t.daemon = True  # set via arg in Python 3
t.start()
# get the first result, blocking until one is available
print(Q_result.get())
# program exits and discards threads