Python：在复用io传感器数据时执行CPU繁重任务的有效方法？

Question

使用python了一段时间，但是我对这个已经不了解了。大多数有关套接字和选择器的教程和问题都与回显或聊天服务器有关；我对自己的处境知之甚少。

我有许多传感器将通过UDP连接。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该数据运行CPU繁重的任务。该任务将花费比传感器更新速率更长的时间。

[目前，我正在查看asyncio或选择器。使用选择器，我设法以非阻塞方式读取输入的传感器数据。目前我的问题是UDP缓冲区是先进先出（FIFO），并且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。

我无法找到一种方法来制作UDP LIFO或清空缓冲区。我已经读过一种方法是关闭套接字，但是由于它与选择器捆绑在一起，我为此感到苦恼。有什么想法吗？

此外，如果有人对我的工作方法有更好的方法，我欢迎您的投入？我已经为此困惑了几天。

最后，while True循环中的“回调”位到底是什么？

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（LIFO）

x.pop()