Как из дочернего процесса вытащить данные?

Question

[Данила Румянцев]

У меня получается в итоге 4 списка, которые нужно объеденить в 1, пробовал queue, но не получилось, как это можно реализовать?

spoiler

f __name__ == '__main__':
    print(len(m_id))
    cpus = multiprocessing.cpu_count()
    if length % cpus == 0:
        pass
    q_1 = multiprocessing.Queue()

    proc_1 = Process(target=get_mes, args=(m_id[0:length//4],q_1))#m_id[0:length//2

    proc_2 = Process(target=get_mes, args=(m_id[(length // 4)*2:(length // 4)*3],q_1))

    proc_3 = Process(target=get_mes, args=(m_id[(length // 4)*3:(length // 4)*4],q_1))
    proc_2.start()
    print('2')
    proc_3.start()
    print('3')
    proc_1.start()
    print('1')
    pr_1 = get_mes(m_id[length//2:(length//2)*2],0)
    pr_2 = q_1.get()
    pr_3 = q_1.get()
    pr_4 = q_1.get()
    all_mes = pr_1+pr_2+pr_3+pr_4
    print(len(all_mes))

Answer 1

[Vindicar]

Попробуй использовать Pool.map().
Пример его использования буквально в самом начале официальной документации.

Comments

[Данила Румянцев]

у меня 1 большой список делится на 4 маленьких, обрабатывается в 4 разных процессах, а потом из них снова собирается 1 большой(по крайней мере так задумано), поэтому врятли map мне поможет

[Vindicar]

Данила Румянцев, не вижу особой проблемы. Для тебя принципиально, чтобы большой список предварительно делился на маленькие? Чем не устраивает ситуация, когда процессы берут задания из одного большого списка по мере того, как заканчивают предыдущее задание?