# 最后将阻塞代码放到线程池执行 然后返回一个 future 对象 return futures.wrap_future(executor.submit(func, *args), loop=self) def wrap_future(future, *, loop=None): """Wrap concurrent.futures.Future object.""" if isfuture(future): return future assert isinstance(future, concurrent.futures.Fut...
在Python中,apply_async函数是multiprocessing模块中的一个重要功能,它允许我们异步地执行函数,从而提高程序的执行效率。以下是对apply_async的详细解释和示例: 1. apply_async在Python多进程中的作用 apply_async是multiprocessing.Pool类中的一个方法,它允许我们在进程池中异步地执行一个函数。与apply方法不同,apply_as...
res=pool.apply_async(func,args=(data[i],i,)) get_result(res,lst) # 不使用回调函数而是单独 get结果 pool.close() pool.join() print(lst) 得到如下结果,可见并不是并行,而变成了顺序执行。 参考[4],可以把所有ApplyResult先存起来,然后并行结束以后统一get结果,就仍然是并行,下面的代码添加了不使用a...
在Python 的多线程编程中,apply_async是multiprocessing模块中的一个函数,能够异步地执行一个函数,并返回一个AsyncResult对象,方便后续获取执行结果。这种方法尤其适用于需要提交大量任务且不需要立即等待结果的场景。 apply_async的基本用法 下面是一个简单的示例,演示如何使用apply_async来实现多线程计算。 importmultiproces...
python apply_async不调用方法 Python中的apply_async()是multiprocessing模块中的一个方法,用于异步地调用一个函数或方法。 apply_async()的语法如下: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 apply_async(func,args=(),kwds={},callback=None,error_callback=None)...
Python中的apply_async()是multiprocessing模块中的一个方法,用于异步地调用一个函数或方法。 apply_async()的语法如下: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 apply_async(func, args=(), kwds={}, callback=None, error_callback=None)...
一,apply-同步 from multiprocessing import Pool import os,time def func(n): time.sleep(1) print(n) if __name__ == '__main__': p = Pool() for i in range(10): p.apply(func=func,args=(i,)) #同步 二,apply_async-异步
p= Process(target=consume,args=(q,)) p.start() q.put('hello') p.join()print('主进程:',q.get())4、生产者消费者模型场景: 为什么要使用生产者和消费者模式 在线程世界里,生产者就是生产数据的线程,消费者就是消费数据的线程。在多线程开发当中,如果生产者处理速度很快,而消费者处理速度很慢, ...
_ = [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 pool.join() if __name__ == '__main__': ...
importmultiprocessingimporttime# 定义一个计算平方的函数defsquare(n):time.sleep(1)# 模拟耗时操作returnn*nif__name__=='__main__':# 创建一个进程池pool=multiprocessing.Pool(processes=4)# 异步提交多个任务results=[pool.apply_async(square,args=(i,))foriinrange(10)]# 获取结果forresultinresults:...