2个进程之间的raspberry pi 3多处理队列同步

Question

我已经使用多处理库到远离主代码建立一个额外的处理（共计2个过程）完成一个简单的代码。 我是通过Anaconda-spyder v3.2.4在W7 Professional x64上执行此代码的，它几乎可以按我的要求工作，除了以下事实：运行代码会增加第二个进程（不是主要进程）的内存消耗，直到达到总容量和计算机被卡住并冻结（您可以在whindows任务管理器中注意到这一点）。

"""
Example to print data from a function using multiprocessing library
Created on Thu Jan 30 12:07:49 2018
author: Kevin Machado Gamboa
Contct: ing.kevin@hotmail.com
"""
from time import time
import numpy as np
from multiprocessing import Process, Queue, Event

t0=time()

def ppg_parameters(hr, minR, ampR, minIR, ampIR, t):
    HR = float(hr)
    f= HR * (1/60)
    # Spo2 Red signal function
    sR = minR + ampR * (0.05*np.sin(2*np.pi*t*3*f)
                       + 0.4*np.sin(2*np.pi*t*f) + 0.25*np.sin(2*np.pi*t*2*f+45))
    # Spo2 InfraRed signal function
    sIR = minIR + ampIR * (0.05*np.sin(2*np.pi*t*3*f)
                          + 0.4*np.sin(2*np.pi*t*f) + 0.25*np.sin(2*np.pi*t*2*f+45))
    return sR, sIR

def loop(q):
    """
    generates the values of the function ppg_parameters
    """
    hr =  60
    ampR = 1.0814       # amplitud for Red signal
    minR = 0.0   # Desplacement from zero for Red signal
    ampIR = 1.12       # amplitud for InfraRed signal
    minIR = 0.7   # Desplacement from zero for Red signal
    # infinite loop to generate the signal
    while True:
        t = time()-t0
        y = ppg_parameters(hr, minR, ampR, minIR, ampIR, t)
        q.put([t, y[0], y[1]])

if __name__ == "__main__":
    _exit = Event()
    q = Queue()
    p = Process(target=loop, args=(q,))
    p.start()
    # starts the main process
    while q.qsize() != 1:
        try:
            data = q.get(True,2) # takes each data from the queue
            print(data[0], data[1], data[2])
        except KeyboardInterrupt:
            p.terminate()
            p.join()
            print('supposed to stop')
            break

为什么会这样呢？ 也许是我的第二个过程的while循环？ 我不知道。 我从来没有见过这个问题。

而且，如果我在我的Rpi 3模型B中运行相同的代码，有一个点时，它会弹出一个错误，说：“队列为空”有点像，如果主流程的运行速度低于过程中的两个快。

请的为什么会这样，建议或链接任何猜测将是有益的。

谢谢

Answer 1

看起来您正在添加到队列中的无限循环内部，我猜想您添加数据的速度快于其他进程将其从队列中移出的速度。

您可以从无限循环内部定期检查队列大小，如果队列大小超过一定数量（例如500个项目），则可以睡几秒钟，然后再次检查。

https://docs.python.org/2/library/queue.html#Queue.Queue.qsize