Question

我的代码通常依赖于两个函数，一个用于在多次迭代中处理大块数据，另一个用于在每次迭代结束时生成一系列图。为了加快代码速度，我试图以Pools和Pipes的形式使用Python的多处理功能，这样我就可以将大函数分解成几个部分，然后将这些部分拼接在一起并生成图形。用那个输出。然而，我的管道的recv()方法似乎并没有实际发挥作用，而且我很难理解为什么。

def plots():

    #build axes and plots

    for i in range(num_sections):
        temp_arr = pipes_hist[i][0].recv()      #the KeyboardInterrupt traceback message points here
        arr_section += temp_arr       #in my actual code arr_section is predefined with the proper size

    #etc etc

def main_function(section_number):

     for m in range(num_iterations):
         #lots of code goes here

         pipes_hist[section_number][1].send(array_section)
         pipes_hist[section_number][1].close()

         #etc etc

#build list of pipes for each section

pipes_hist_send = [[] for i in range(num_sections)]
pipes_hist_recv = [[] for i in range(num_sections)]
pipes_hist = list(zip(pipes_hist_recv,pipes_hist_send))

for i in range(num_sections):
    pipes_hist[i] = list(pipes_hist[i])
    pipes_hist[i][0],pipes_hist[i][1] = Pipe()

#begin multiprocessing

if __name__ == '__main__':
    pool = mp.Pool(num_sections)
    args = np.arange(num_sections)
    pool.map_async(main_function, args, chunksize=1)

    for m in range(num_iterations):
        plots()

    pool.close()
    pool.join()

代码在.recv()的{{1}}方法中挂起。我完全难倒了，关于可能发生的事情，文档非常不透明。任何和所有的帮助或见解将不胜感激

Python管道无法正确接收输出

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