while S._queue.get_tasks(): S.execute_task()
时间: 2024-06-04 12:06:24 浏览: 27
这段代码看起来像是一个简单的任务调度器,它会不断地从任务队列中获取任务并执行,直到队列中没有任务为止。在这段代码中,S 是一个任务调度器的实例,它有一个名为_queue的属性,这个属性是一个任务队列。get_tasks()方法用于从队列中获取所有的任务,execute_task()方法用于执行一个任务。因此,这段代码可以不断地从队列中获取任务并执行,直到任务队列为空。
相关问题
程序无法执行,修改class Processor(): def __init__(self): self._inspect_step = int(cfg.get('PROCESS', 'INSPECT_STEP')) def capture_img(self): global aco aco = aco + 1 self._cam.stream_on() raw_image = self._cam.data_stream[0].get_image() if raw_image is None: print("Getting image failed.\n") return None print("Frame ID: {} Height: {} Width: {} Count: {}\n" .format(raw_image.get_frame_id(), raw_image.get_height(), raw_image.get_width(), aco - 2)) numpy_image = raw_image.get_numpy_array() if numpy_image is None: return None img = Image.fromarray(numpy_image, 'L') if self._issave: picfile = '{}/{}.bmp'.format(self._picpath, self._piccount) self._piccount = self._piccount + 1 img.save(picfile) if self._isshow: w, h = img.size scale = min(1.0 * IMG_RESIZE_W / w, 1.0 * IMG_RESIZE_H / h) self._img = ImageTk.PhotoImage(image=img.resize((int(w * scale), int(h * scale)), Image.ANTIALIAS)) self._show_cb(self._img) self._cam.stream_off() return img def process_img(self, img): return PROC_OK def inspect(self): print("process2") time.sleep(1) def rotate(self): count = 0 aco = 0 self.threadsignal = 0 while self._running: v = self._dgl.qpin(ROT) if len(v) > 0: count = count + sum(v) if count > self._inspect_step: aco += 1 img = self.capture_img() count = count - self._inspect_step if __name__ == '__main__': task2 = multiprocessing.Process(target=self.inspect) task2.start() task1 = multiprocessing.Process(target=self.rotate) task1.start()
在这段代码中,有几个问题可以被改进。首先,类 `Processor` 中的全局变量 `aco` 可能会导致并发问题,在多进程环境下应该避免使用全局变量。其次,代码中出现了 `time.sleep()`,这会阻塞当前进程并造成性能瓶颈,应该尽量避免使用。
以下是可能的改进方案:
1. 将 `aco` 变量改为实例变量,避免多进程之间的并发问题。
2. 使用 `Queue` 或其他进程间通信机制替代全局变量,避免多进程之间的竞争。
3. 将 `time.sleep()` 改为使用定时器或者事件,避免阻塞进程并提高程序的性能。
4. 在多进程环境中,使用 `if __name__ == '__main__':` 来避免创建子进程时出现递归调用的问题。
以下是修改后的代码示例:
```python
import multiprocessing
from queue import Queue
import time
class Processor():
def __init__(self):
self._inspect_step = int(cfg.get('PROCESS', 'INSPECT_STEP'))
self._aco = 0
self._queue = Queue()
def capture_img(self):
self._aco += 1
self._cam.stream_on()
raw_image = self._cam.data_stream[0].get_image()
if raw_image is None:
print("Getting image failed.\n")
return None
print("Frame ID: {} Height: {} Width: {} Count: {}\n".format(raw_image.get_frame_id(), raw_image.get_height(), raw_image.get_width(), self._aco - 2))
numpy_image = raw_image.get_numpy_array()
if numpy_image is None:
return None
img = Image.fromarray(numpy_image, 'L')
if self._issave:
picfile = '{}/{}.bmp'.format(self._picpath, self._piccount)
self._piccount = self._piccount + 1
img.save(picfile)
if self._isshow:
w, h = img.size
scale = min(1.0 * IMG_RESIZE_W / w, 1.0 * IMG_RESIZE_H / h)
self._img = ImageTk.PhotoImage(image=img.resize((int(w * scale), int(h * scale)), Image.ANTIALIAS))
self._show_cb(self._img)
self._cam.stream_off()
return img
def process_img(self, img):
return PROC_OK
def inspect(self):
print("process2")
while self._running:
time.sleep(1)
self._queue.put("task")
def rotate(self):
count = 0
while self._running:
v = self._dgl.qpin(ROT)
if len(v) > 0:
count = count + sum(v)
if count > self._inspect_step:
self._aco += 1
img = self.capture_img()
count = count - self._inspect_step
try:
task = self._queue.get(block=False)
if task == "task":
print("processing task")
except:
pass
if __name__ == '__main__':
p = Processor()
p._running = True
task2 = multiprocessing.Process(target=p.inspect)
task2.start()
task1 = multiprocessing.Process(target=p.rotate)
task1.start()
```
请注意,这里只是对原始代码的一些修改建议,并不能保证这样的修改能够完全解决问题。在实际环境中,还需要根据具体情况进行调整和优化。
path_queue = queue.Queue()
问题中的path_queue是一个队列对象,它是通过使用queue模块中的Queue类来创建的。Queue类是Python内置的一个线程安全的队列实现,可以用于建立和操作队列。在这个问题中,path_queue是一个空的队列,可以使用put()方法向队列中插入元素,使用get()方法从队列中获取元素。另外,可以使用task_done()方法来表示一个任务已经完成。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python 多线程与队列](https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/86431971)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [栈和队列——python](https://blog.csdn.net/m0_58820574/article/details/127574553)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
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