Python:在多路复用io传感器数据的同时执行CPU繁重任务的有效方法？

Question

使用python有一段时间了，但我对这一点的理解已经超出了我的理解范围。大多数关于套接字和选择器的教程和问题都是与echo或聊天服务器相关的；我在我的情况下发现的很少。

我有许多可以通过UDP连接的传感器。每个传感器以不同的速率输出数据；所有这些都比1秒快得多。我想创建一个程序，该程序将读取传感器数据，并使用这些数据运行CPU繁重的任务。该任务将花费比传感器更新率更长的时间。

目前，我正在考虑asyncio或选择器。使用选择器，我已经设法以非阻塞的方式读取传入的传感器数据。我目前的问题是，UDP缓冲区是先进先出(FIFO)的，当任务花费很长时间时，传感器数据不再同步-最快的传感器最终进入程序的速度要慢得多。

我还没能找到一种方法来使UDP后进先出或清空缓冲区。我读到过一种方法是关闭套接字，但我正在努力解决这个问题，因为它都与选择器捆绑在一起。有什么想法吗？

另外，如果有人对我的方法有更好的方法，我欢迎你的意见？我已经摸索了几天了。

最后，while True循环中的“callback”位是关于什么的？

import selectors
import socket
import time

sel = selectors.DefaultSelector()

def get_data(sock, mask):
    data, addr = sock.recvfrom(1024)
    data_decoded = data.decode().rstrip()
    print(f'from {addr} we get {data_decoded}')
    close_socket(sock)


def get_connection(name, host, port):
    print(f'starting up {name} on {host} port {port}')
    sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
    sock.setblocking(False)
    sock.bind((host, port))
    return sock

def close_socket(sock):
    print(f'{sock} closing')
    sock.close()

def do_work():
    #work happens
    time.sleep(2)

sensor1 = get_connection('sensor1', 'localhost', 5000)
sensor2 = get_connection('sensor2', 'localhost', 6000)
sel.register(sensor1, selectors.EVENT_READ, get_data)
sel.register(sensor2, selectors.EVENT_READ, get_data)  

while True:

    for key, mask in sel.select(timeout=0):
        callback = key.data
        callback(key.fileobj, mask)

    do_work()

Answer 1

创建FIFO队列

from collections import deque
x = collections.deque(maxlen=3)
x.append(new_input)

和

删除最新条目(后进先出)

x.pop()