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我有一个带有MCC118 daqhat的树莓派。目标有三个：

  1. 获取数据并将其记录到数据库
  2. 尽可能接近实时地通过专用 LAN 将数据流式传输到浏览器（网络 GET/POST 速度受限）
  3. 分析此数据并根据分析驱动设备 (RPi.GPIO)

我的程序同时受 cpu 和 I/O 限制，因为程序必须等待来自 daqhat 的数据输入（I/O 限制），并且一旦读取数据，就必须对其进行记录和分析（cpu 限制）。对于 cpu 绑定部分，我正在利用多处理来构建数据库。然后将通过查询数据库来更新浏览器显示（通过烧瓶）。为了有效地做到这一点，我开发了以下示例代码作为项目记录和显示方面的基础：

#!/usr/bin/env python
#  -*- coding: utf-8 -*-

import sys
import random
import psycopg2 as sql
from psycopg2.extensions import ISOLATION_LEVEL_AUTOCOMMIT
from multiprocessing import Process

def fill_table():
    conn_fill = sql.connect('dbname=mp_example user=pi')
    cf = conn_fill.cursor()
    while True:
        cf.execute('INSERT INTO ran_num (ran) VALUES (%s);', (random.random(),))
        conn_fill.commit()

def read_table():
    conn_read = sql.connect('dbname=mp_example user=pi')
    cr = conn_read.cursor()
    while True:
        cr.execute('SELECT * FROM ran_num WHERE id=(SELECT MAX(id) FROM ran_num);')
        val = cr.fetchone()
        if val:
            print('\r' + str(val[0]) + ' - ' + str(round(float(val[1]), 3)), end='')
        sys.stdout.flush()
    print('\n')

def main():
    conn_main = sql.connect('dbname=mp_example user=pi')
    cm = conn_main.cursor()
    cm.execute('DROP TABLE IF EXISTS ran_num;')
    cm.execute('CREATE TABLE ran_num (id SERIAL PRIMARY KEY, ran VARCHAR);')
    conn_main.commit()
    cm.close()
    conn_main.close()
    print('Starting program, press CTRL + C to quit... \n')

if __name__ == '__main__':
    main()
    try:
        p1 = Process(target=fill_table)
        p1.start()
        p2 = Process(target=read_table)
        p2.start()
    except KeyboardInterrupt:
        p1.join()
        p2.join()
        print('Processes have closed without zombies...\n')

我刚刚向 Postgres 介绍了自己（我使用的是 sqlite3），以便以我认为是“数据安全”的方式来实现写入和查询数据的并发性。但是，我的问题如下：

  1. 是否有更高效的内存和/或数据安全的方式来执行此操作（例如管道）？
  2. KeyboardInterrupt抛出异常时是否有更好的退出方式？（我的异常打印语句从不打印，表明进程也在离开进程僵尸。）

注意：我最初只是在每次 GET 请求通过 LAN 进入时从 daqhat 读取单个数据值，然而，这意味着采样率取决于网络速度。为了数据的完整性和一致性，我想使用多处理来让数据采集以恒定的采样率完成它的工作，并根据网络请求从数据库中读取数据。

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