Python的multiprocessing的Process怎么获取子进程的函数返回值

你好，下面是一个用process带返回值的例子。主要是需要用pipe来做

from multiprocessing import Process, Pipe

SENTINEL = 'SENTINEL'

def sim_busy(write_conn, x):

for _ in range(int(x)):

assert 1 == 1

result = x

write_connsend(result)

# If all results are send, send a sentinel-value to let the parent know

# no more results will come

write_connsend(SENTINEL)

if __name__ == '__main__':

# duplex=False because we just need one-way communication in this case

read_conn, write_conn = Pipe(duplex=False)

p = Process(target=sim_busy, args=(write_conn, 150e6)) # 150e6 == 1500000000

pstart()

for result in iter(read_connrecv, SENTINEL): # sentinel breaks the loop

print(result)

题主你好,

每门语言中都有自己语法, python中return关键字的用法是:

也就是说return后面要接的是表达式, 但如果按题主所说的,写成:

要注意 "person = {xxx}" 这是一个语句, 而非一个表达式, 和python中定义的return语法是相背的,所以不能这么写

希望可以帮到题主, 欢迎追问

这种是自定义函数多返回值的情况。多个返回值可以赋值给多个变量，也可以赋值给数组

例如：

变量1，变量2 = 函数名()

变量1是x的返回值值，变量2是y的返回值

或

数组名 = 函数名()

array(0)是x的返回值值，array(1)是y的返回值

祝你好运，望采纳~

input函数的返回值是你输入的值，即输入1则返回"1"，转换成1必须int("1")，也就是说n=int(input(""))，值存在n变量里。

input函数参数是提示字符串。

input("啊")相当于输出"啊"之后输入。

使用返回值的方法有两种：

可以直接把调用的函数作为变量使用

可以用调用函数给一个变量赋值

第一种情况见如下例子：

l = [1,2,3,4,5]

def add_element(list, element):

listappend(element)

return list

print add_element(l, 6)

# >>> [1,2,3,4,5,6]

print add_element(l, 6)[5]

# >>> 6

第二种情况:

l1 = add_element(l, 6)

print l1

# >>> [1,2,3,4,5,6]

print l1[5]

# >>> 6

注意： 以上例子都是应用于python 2x

return语句：return语句[表达式]退出函数，选择性地向调用方返回一个表达式。不带参数值的return语句返回None。return简单的说就是返回函数中的值到调用此语句的地方，不过仅仅就是一个返回，用法是在是太多太灵活了在主函数中，可以作为函数结束的标志，在调用函数中可以用来返回要求的值，也可以用来标志程序运行是否满足某种条件。

return 语句是Python语言中函数返回的一个值，每个函数都应该有一个返回值；其中，return返回值可以是一个数值，一个字符串，一个布尔值或者一个列表。 Python 函数返回值return ，函数中一定要有return 返回值才是完整的函数，如果你没有定义Python 函数返回值，那么得到一个结果是None对象，而None表示没有任何值。

创建一个函数用来计算三个数的和，如下：

下来，我们对其进行调用：

假设我们要计算这个函数返回结果的平均值。那么此时，我们只需将和值除以参数个数即可，那么参数个数怎么获取呢？你可能会说：数一下就知道了。那么假设此时有很多的参数，你还去数吗？此时，明显这个方法是不恰当的，那么有没有更加方便、高效的方法呢？我们接着往下看。

通过上面这个例子，我们不但可以获取参数个数，还可以获取所有变量名以及默认返回值。此时，我们只需根据自己的需求，去应用就可以了，那么以上的问题，就自然解决了。

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