如何在 Python 中实现非阻塞无限循环

Question

我有一个无限循环，从网络摄像头读取视频帧，每一帧都将通过一个需要高计算能力的复杂函数。因此，当显示帧时，由于阻塞代码，程序会感觉有点迟钝。

我现在打算做的是，

• 只收集目标对象出现时的前几帧
• 将它们放到一个单独的线程中以避免代码阻塞。

我测量了网络摄像头每秒捕获的帧数，大约为 28 帧。所以每秒while循环只会收集前5帧并在另一个线程中处理它们，并在所有5个函数完成后返回结果。

我尝试使用“Pool”和“Queue”但无法正常工作，循环仍然被阻塞。下面的代码模糊地代表了我的程序现在的样子，我回家后将对其进行编辑，现在使用电话发布。

def detect(frame):
    # detect target object from images
    pass

def nn(frame):
    # some heavy processing code
    pass

count = 0
stack = []

while True:
    frame = cv2.imread(0)

    detected = detect(frame)

    # stop collecting images when collected 5
    if detected and count <= 5:
        stack.append(frame)
        count += 1

    # start processing
    if len(stack) == 5:
        p = Pool(4)
        results = p.map(nn, frame)
        p.close()
        p.join()

        # reset
        stack = []
        count = 0

我的概念正确吗？或者我需要做一些其他的事情，比如协程？

Answer 1

我使用rq解决了这个问题。
一个简单的python消息队列。 首先，实现你需要异步运行的方法。

它将运行您的 nn 函数，在这种情况下，
然后，为消息队列设置一个简单的配置， 我使用redis 包中的connectionPool。

基本上，您将整个任务发送到由 rq worker 执行的并行进程。

def nn(frame):
    # some heavy processing code
    pass

def asynch_call(frame):
   p = Pool(4)
   results = p.map(nn, frame)
   p.close()
   p.join()

pool = redis.ConnectionPool(
  host=HOST, 
  port=PORT, 
  password=PASS, 
  db=0)

r = redis.Redis(connection_pool=pool)  
q = Queue('nn_queue', connection=r)

count = 0
stack = []

while True:
    frame = cv2.imread(0)

    detected = detect(frame)

    # stop collecting images when collected 5
    if detected and count <= 5:
        stack.append(frame)
        count += 1

    # start processing
    if len(stack) == 5:

        job = q.enqueue(asynch_call, frame, timeout=any_long_timeout )

        if job.status=='queued':
            print("Job submission ok")

            # reset
            stack = []
            count = 0

为了启动一个处理异步调用的工作线程，您有几个选择，为Worker 创建自己的代码，或者在单独的终端中运行以下命令：

rq worker nn_queue

查看上面用于发送作业的带有队列名称的命令。
希望对你有帮助。