1. 添加join方法 为了避免主线程过快结束导致函数不执行,我们可以在apply_async方法后面添加join方法,使主线程等待子线程执行完毕。 result=pool.apply_async(my_func,(10,))result.get()pool.close()pool.join() 1. 2. 3. 4. 2. 调整线程池大小 如果函数执行时间过长导致线程池无法处理更多任务,可以通过调...
检查apply_async 的使用方法: 确保在调用 apply_async 时传入了正确的函数和参数。如果函数是 lambda 表达式,请注意回调函数可能不会被执行(如[@2@]所述)。 确保主线程等待子线程完成: 使用get() 方法等待异步任务完成,并在任务完成后关闭和加入进程池。例如:python...
步骤二:使用apply_async方法分配任务 接下来,使用apply_async方法将任务分配给进程池中的进程。 # 定义一个任务函数deftask_func(num):returnnum*num# 使用apply_async分配任务result=pool.apply_async(task_func,args=(3,)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 步骤三:任务执行 然后,等待任务执行完成,并获取结果。 # ...
apply_async:这是一个异步方法,它将函数提交到进程池中执行,但不会等待该函数完成就立即返回。 可能的原因及解决方法 忘记调用 get() 方法 apply_async 返回一个 AsyncResult 对象,你需要调用其 get() 方法来获取函数的返回值。如果你不调用 get(),函数可能不会执行。 apply_async 返回一个 AsyncResult 对象,你...
检查代码中是否存在其他与进程池或线程池相关的错误,例如使用了已经关闭的池对象、多次启动池对象、重复调用Apply_Async等。 如果以上排查步骤都正确无误,但仍然出现该错误,可能是由于特定的代码逻辑或环境问题导致的,建议进一步调试和检查代码,或者查阅相关文档和资源以获取更多帮助。
程序是执行的,能够显示4个任务,如果我连续调用6次apply_async()却发现任务都没有执行,我不知道为什么会这样。 相关代码 // 请把代码文本粘贴到下方(请勿用图片代替代码)from multiprocessing import Process, Pipe def f(args, *kwargs): import os,time print("pid:%d, now wait 5S...\n" % os.getpid(...
apply_async的特点是:执行后立即返回,而不等待结果。也就是说,若目标函数不能立即执行完,则该子进程可能执行到一半就阻塞了,没有返回的结果。 若和get()一起使用就必定能得到结果,但就没有并行的效果了。加了callback可以完成执行得到结果,并由并行效果。——参考博客 ...
如果没有要传的参数就这么定义：def f():
apply_async 是异步非阻塞的。 意思就是:不用等待当前进程执行完毕,随时根据系统调度来进行进程切换。 例如: image.png 执行结果如下: image.png 完全没有等待子进程执行完毕,主进程就已经执行完毕,并退出程序。 为什么会这样呢? 因为进程的切换是操作系统来控制的,抢占式的切换模式。