为什么 Python 在引入 pipe() 时不并行计算？

Question

>当我使用多处理来运行两个函数时，我可以得到它们并行运行的结果。但是现在我希望两个子进程相互通信，所以我引入了 Pipe(( 方法，之后我发现这两个函数不是并行运行的

。

(我附加的项目成本为 2 秒而不是 1 秒......如果我删除所有 pipe(( 方法，它只需要 1 秒，这意味着两个函数并行运行(。

我想知道我的代码出了什么问题.. 当我使用 join(( 或 recv(( 时有问题吗？

总之，我想知道如何在使用 Pipe(( 在它们之间进行一些通信时使两个函数并行工作？非常感谢！

import numpy as np
import multiprocessing
import time 
def funca(mylist,conn):
        time.sleep(1)         
        mylist.append(666.6)
        conn.send(['a','a','a'])
def funcb(mylist,conn):
        time.sleep(1)
        mylist.append(66.6)
        conn.send(['b','b','b'])
if __name__ == "__main__":
    samples = [1,2,3]
    with multiprocessing.Manager() as MG: 
        conn1,conn2 = multiprocessing.Pipe()
        mylist = MG.list(samples)  
        tic = time.time()
        p1=multiprocessing.Process(target=funca,args=(mylist,conn1) ) 
        p1.start()
        print(conn2.recv())
        funcb(mylist,conn1)
#        p2=multiprocessing.Process(target=funcb,args=(mylist,conn1) ) 
#        p2.start()
        print(conn2.recv())
        p1.join()
#        p2.join()
        p1.terminate()
#        p2.terminate()
        print(list(mylist))
    toc = time.time()
    print('pass time = ',toc-tic)

Answer 1

问题是您在开始第二个进程之前从管道print(conn2.recv())收到。这会导致第二个进程延迟到第一个进程完成。

当第二个进程在主进程中运行时，也会发生这种情况，就像在您的示例中发生的那样，与注释掉的行混淆。改变：

print(conn2.recv())
funcb(mylist,conn1)

自：

funcb(mylist,conn1)
print(conn2.recv())