Python 多处理池打开新 window

Question

大家晚上好，

我创建了一个 CPU 重函数，我需要使用列表中的输入迭代 50 次，然后我使用多处理池同步计算这 50 个函数。它可以工作，但会为每个新进程创建一个新的 window，只有在我关闭这些 windows 之后，我才会得到结果。有没有办法每次都不打开window？我尝试了多种多处理方法，但都是一样的。

import sqlite3
import random
import time
import concurrent.futures
from multiprocessing import Pool
from tkinter import *
import time

window = Tk()

window.title("APP")

def bigF(list):
            n=list[0]   # Extract multiple var from list
            n2=list[1]
            
            new = f(n)  # The CPU heavy computation.
            
            if n2 == new:
                return True
            else:
                return False

def Screen1():
           
    window.geometry("350x250")
    
    # Lables and entry windows.
        
    btn = Button(window, text='S2', command=Screen2)
    btn.pack(pady=10)
    
def Screen2():
            
    window.geometry("350x220")
    
    # Lables and entry windows.
    
    def getP():
        user = user.get()
        cursor.execute(database)
        try:
           return cursor.fetchall()[0][0]
        except IndexError:
           raise ValueError('')
    
    def getS():
        user = user.get()
        cursor.execute(database)
        return cursor.fetchall()[0][0]
    
    def getS2():
        user = user.get()
        cursor.execute(database)
        return cursor.fetchall()[0][0]
    
    def function():
        
        try:
            var = getP()
        except ValueError:
            return False
        s = getS()
        s2 = getS2()
        t = t.get()
                    
        if __name__ == '__main__':
            list1=[]
            listt=[]
            list3=[]
            list1[:0]=somestring
            random.shuffle(list1)
            
            for i in range(len(list1)):
                listt.append(list1[i])
                listt.append(var)
                listt.append(s)
                listt.append(s2)
                listt.append(t)
                list3.append(listt)
                listt=[]
            with Pool(50) as p:
                values = p.map(bigF, list3)
        
        if True in values:
                someF()
        else:
                # Lables

         
    btn = Button(window, text='function', command=function)
    btn.pack(pady=10)
    
    sgn =  Button(window, text='S1', command=Screen1)
    sgn.pack(padx=10, side=RIGHT)
    
def someF():
            
    window.geometry("350x350")
    # Lables and entry windows.

Screen1()
window.mainloop()

不知道是bigF(list)的问题还是multiprocessing方式的问题。我的目标是将处理时间缩短到不到 2 秒，其中 1 个 bigF(list) 大约需要 0.5 秒。

感谢您提出任何建议和意见。

Answer 1

您需要阅读 multiprocessing 文档中的注意事项。当您的辅助进程启动时，它会启动一个新的解释器副本并重新执行您的主代码。这包括开始一个新的主 window。任何应该在主进程中运行的东西只需要在 if __name__=='__main__': 里面。所以你需要：

if __name__ == '__main__':
    windows = Tk()
    window.title("APP")
    Screen1()
    window.mainloop()

Python 多处理池打开新 window

Python multiprocesing pool opens new window

python

python-multiprocessing