Threading в Python: получить возвращаемое значение при использовании target = [duplicate]

Что вызывает ArrayIndexOutOfBoundsException?

Если вы думаете о переменной как о «поле», где вы можете поместить значение, то массив представляет собой ряд ящиков, расположенных рядом с eachother, где число Ячейки представляют собой конечное и явное целое число.

Создание такого массива:

final int[] myArray = new int[5]

создает строку из 5 полей, каждая из которых имеет int. Каждый из ящиков имеет индекс, позицию в ряду ящиков. Этот индекс начинается с 0 и заканчивается на N-1, где N - размер массива (количество ящиков).

Чтобы получить одно из значений из этой серии ящиков, вы можете обратиться к нему через его индекс, например:

myArray[3]

Который даст вам значение 4-го ящика в серии (так как в первом поле есть индекс 0).

ArrayIndexOutOfBoundsException вызвано попыткой извлечь «ящик», который не существует, передав индекс, который выше индекса последнего «поля» или отрицательный.

В моем примере работы эти фрагменты кода приведут к такому исключению:

myArray[5] //tries to retrieve the 6th "box" when there is only 5
myArray[-1] //just makes no sense
myArray[1337] //waay to high

Как избежать ArrayIndexOutOfBoundsException

Чтобы предотвратить ArrayIndexOutOfBoundsException, необходимо рассмотреть некоторые ключевые моменты:

Looping

При переходе по массиву всегда убедитесь, что индекс, который вы извлекаете, строго меньше длины массива (количество ящиков). Например:

for (int i = 0; i < myArray.length; i++) {

Обратите внимание на <, никогда не смешивайте там =.

Возможно, вам захочется сделать что-то вроде этого:

for (int i = 1; i <= myArray.length; i++) {
    final int someint = myArray[i - 1]

Просто нет. Придерживайтесь одного выше (если вам нужно использовать индекс), и это сэкономит вам много боли.

По возможности используйте foreach:

for (int value : myArray) {

Таким образом, вы вообще не придется вообще обдумывать индексы.

Когда вы выполняете цикл, что бы вы ни делали, НИКОГДА не изменяйте значение итератора цикла (здесь: i). Единственное место, которое должно изменить значение, это сохранить цикл. Изменение в противном случае просто рискует исключением и в большинстве случаев не является обязательным.

Retrieval / update

При извлечении произвольного элемента массива всегда проверяйте его действительность индекс по длине массива:

public Integer getArrayElement(final int index) {
    if (index < 0 || index >= myArray.length) {
        return null; //although I would much prefer an actual exception being thrown when this happens.
    }
    return myArray[index];
}
14
задан Community 23 May 2017 в 12:24
поделиться

2 ответа

Вы можете создать синхронизированную очередь , передать ее функции потока и получить отчет, поместив результат в очередь, например:

def get_mem(servername, q):
    res = os.popen('ssh %s "grep MemFree /proc/meminfo | sed \'s/[^0-9]//g\'"' % servername)
    q.put(res.read().strip())

# ...

import threading, queue
q = queue.Queue()
threading.Thread(target=get_mem, args=("server01", q)).start()
result = q.get()
14
ответ дан 1 December 2019 в 13:58
поделиться

Для справки, это то, что я наконец придумал (отклонение от примеров многопроцессорности

from multiprocessing import Process, Queue

def execute_parallel(hostnames, command, max_processes=None):
    """
    run the command parallely on the specified hosts, returns output of the commands as dict

    >>> execute_parallel(['host01', 'host02'], 'hostname')
    {'host01': 'host01', 'host02': 'host02'}
    """
    NUMBER_OF_PROCESSES = max_processes if max_processes else len(hostnames)

    def worker(jobs, results):
        for hostname, command in iter(jobs.get, 'STOP'):
            results.put((hostname, execute_host_return_output(hostname, command)))

    job_queue = Queue()
    result_queue = Queue()

    for hostname in hostnames:
        job_queue.put((hostname, command))

    for i in range(NUMBER_OF_PROCESSES):
        Process(target=worker, args=(job_queue, result_queue)).start()

    result = {}
    for i in range(len(hostnames)):
        result.update([result_queue.get()])

    # tell the processes to stop
    for i in range(NUMBER_OF_PROCESSES):
        job_queue.put('STOP')

    return result
2
ответ дан 1 December 2019 в 13:58
поделиться
Другие вопросы по тегам:

Похожие вопросы: