apply_async 方法本身不直接返回函数的执行结果,而是返回一个 AsyncResult 对象。你可以通过调用 AsyncResult 对象的 get 方法来获取函数的返回值。get 方法是一个阻塞操作,它会等待任务完成并返回结果。 3. 示例代码 下面是一个简单的示例代码,展示了如何使用 apply_async 并获取其返回值: pyt
deferror_handler(e):print(f"发生错误:{e}")deffaulty_function(n):ifn==5:raiseValueError("这是个故障")returnn*nif__name__=="__main__":withmultiprocessing.Pool(processes=4)aspool:foriinrange(10):pool.apply_async(faulty_function,(i,),callback=collect_result,error_callback=error_handler...
apply_async的第一个参数是要执行的函数,其余参数是函数的参数。 defmy_function(arg1,arg2):# 执行一些操作returnresult result=pool.apply_async(my_function,(arg1,arg2)) 1. 2. 3. 4. 5. 2.3 获取结果 通过调用get方法来获取apply_async的返回值。这个方法会阻塞当前进程,直到获取到结果。 result=result...
apply_async方法会立即返回一个结果对象。 代码语言:txt 复制 result_obj = pool.apply_async(my_function, (input_param,)) 获取结果:通过调用结果对象的get方法,可以获取函数的返回值。get方法是一个阻塞操作,直到函数执行完成并返回结果。 代码语言:txt 复制 result = result_obj.get() 至此,你已经成功获得...
apply_async是multiprocessing模块中的一个函数,用于异步地调用一个函数或方法。它接受多个参数,其中一个参数是要调用的函数或方法,其他参数是传递给该函数或方法的参数。apply_async函数会立即返回一个AsyncResult对象,可以通过该对象获取函数或方法的返回值。
apply_async的返回值类型是ApplyResult[2],所以 上面的代码使用了回调函数和错误回调函数[3],根据测试,回调函数是在所有进程结束以后统一进行的。增加一些输出操作,用下面的代码: %%writefile temp_multi.py from multiprocessing import Pool import os,time ...
如果调用此方法时 q为空,返回True。如果其他进程或线程正在往队列中添加项目,结果是不可靠的。也就是说,在返回和使用结果之间,队列中可能已经加入新的项目。 q.full() 如果q已满,返回为True. 由于线程的存在,结果也可能是不可靠的(参考q.empty()方法)。
# 下划线表示匿名变量,接收返回值None _ = [pool.apply_async(self.send_request, args=[url], callback=self.parse_page) for url in self.url_list] # 关闭线程池,不再接受新的线程任务 pool.close() # 让主线程阻塞,等待所有子线程执行结束 ...
我有一个DataFrame表"all_urls_df",有十亿条数据,一共两列(title列,url列)。对url列进行检测,在DF表中新增status列,如果检测返回值是200,status列值为1,否则为0。我想采用多进程的方式来实现该功能,部...