你可以使用ProcessPoolExecutor从函数中获取一个返回值，如下所示:

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

def test(num1, num2):
    return num1 + num2

with ProcessPoolExecutor() as executor:
    feature = executor.submit(test, 2, 3)
    print(feature.result()) # 5

一个简单的解决方案:

import multiprocessing

output=[]
data = range(0,10)

def f(x):
    return x**2

def handler():
    p = multiprocessing.Pool(64)
    r=p.map(f, data)
    return r

if __name__ == '__main__':
    output.append(handler())

print(output[0])

输出:

[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

pebble包有一个很好的利用多处理的抽象。管道，这使得这个非常简单:

from pebble import concurrent

@concurrent.process
def function(arg, kwarg=0):
    return arg + kwarg

future = function(1, kwarg=1)

print(future.result())

示例来自:https://pythonhosted.org/Pebble/#concurrent-decorators

我想我应该简化上面复制的最简单的例子，在Py3.6上为我工作。最简单的是多处理。池:

import multiprocessing
import time

def worker(x):
    time.sleep(1)
    return x

pool = multiprocessing.Pool()
print(pool.map(worker, range(10)))

您可以设置池中的进程数，例如，pool (processes=5)。但是，它默认为CPU计数，因此对于CPU受限的任务，请将其保留为空。(I/ o绑定的任务通常适合线程，因为线程大部分都在等待，所以可以共享一个CPU内核。)Pool还应用了分块优化。

(注意，工作方法不能嵌套在方法中。我最初在调用池的方法中定义了工作方法。map，以保持它完全自包含，但随后进程无法导入它，并抛出“AttributeError: Can't pickle local object outer_method..inner_method”。更多的在这里。它可以在类内部。)

(欣赏原文问题指定打印’代表!'而不是time.sleep()，但没有它，我认为一些代码是并发运行时，它不是。)

Py3的ProcessPoolExecutor也是两行(。Map返回一个生成器，所以你需要list()):

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
with ProcessPoolExecutor() as executor:
    print(list(executor.map(worker, range(10))))

使用普通流程:

import multiprocessing
import time

def worker(x, queue):
    time.sleep(1)
    queue.put(x)

queue = multiprocessing.SimpleQueue()
tasks = range(10)

for task in tasks:
    multiprocessing.Process(target=worker, args=(task, queue,)).start()

for _ in tasks:
    print(queue.get())

如果您所需要的只是放置和获取，请使用SimpleQueue。在第二个循环进入阻塞队列之前，第一个循环启动所有进程。得到调用。我认为没有任何理由也调用p.join()。

您可以使用内置的exit来设置进程的退出代码。它可以从进程的exitcode属性中获得:

import multiprocessing

def worker(procnum):
    print str(procnum) + ' represent!'
    exit(procnum)

if __name__ == '__main__':
    jobs = []
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
        jobs.append(p)
        p.start()

    result = []
    for proc in jobs:
        proc.join()
        result.append(proc.exitcode)
    print result

输出:

0 represent!
1 represent!
2 represent!
3 represent!
4 represent!
[0, 1, 2, 3, 4]

对于正在寻找如何使用Queue从进程中获取值的任何人:

import multiprocessing

ret = {'foo': False}

def worker(queue):
    ret = queue.get()
    ret['foo'] = True
    queue.put(ret)

if __name__ == '__main__':
    queue = multiprocessing.Queue()
    queue.put(ret)
    p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(queue,))
    p.start()
    p.join()
    print(queue.get())  # Prints {"foo": True}

注意，在Windows或Jupyter Notebook中，使用多线程，您必须将其保存为文件并执行该文件。如果你在命令提示符中这样做，你会看到这样的错误:

 AttributeError: Can't get attribute 'worker' on <module '__main__' (built-in)>