在Python中使用回调处理线程的最快方法
我正在通过PyVisa (VISA的Python包装器)使用一些测量仪器。具体来说，我需要从四个仪器中读取测量值，如下所示：
current1 = instrument1.ask("READ?")
current2 = instrument2.ask("READ?")
current3 = instrument3.ask("READ?")
current4 = instrument4.ask("READ?")对于我的应用程序来说，速度是必须的。单独而言，我可以从这四个仪器获得每秒50到200个测量值，但不幸的是，我当前的代码是按顺序计算这四个仪器的。
根据我所读到的，Python中的线程和多处理有一些选项，但对我来说，最好和最快的选项还不是很明显。最好的情况是每秒产生大约4x50个线程，所以开销有点令人担忧。
这项任务不是CPU密集型的，它只是等待仪器读数的问题。
对于正确的行动方向，有什么建议吗？
首先要感谢大家！
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2015-05-28 08:13:56
尝试使用python中的multiprocessing模块。由于python解释器的编写方式，当在具有多个处理器的计算机上使用多个线程时，python的线程模块实际上会降低应用程序的速度。这是由于全局解释器锁(GIL)，它只允许每个进程在同一时间运行一个python线程。这使得像内存管理和并发性这样的事情对解释器来说更容易。
我建议尝试为每个仪器(生产者进程)创建一个进程，并将结果发送到由单个进程(消费者进程)处理的共享队列。
我还会将您创建的进程数量限制为您计算机上的处理器数量。创建太多的进程会带来大量的开销。
如果你真的觉得你需要你在你的帖子中建议的200个线程，我可以用Java或C++编程。
Stack Overflow用户
发布于 2015-06-03 23:16:39
我不确定这是否符合你的要求我对pyVisa不是很熟悉，但是你有没有看过pypy的无堆栈的例子它的速度提升相当惊人，而且你能够产生几乎无限数量的‘threadlet’而不会对你的系统/程序造成太大的阻碍。
pypy在支持各种包方面有点有限，但看起来pyVisa不在其中。
https://stackoverflow.com/questions/30494957
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