apply_async(func, args=(), kwds={}, callback=None, error_callback=None) func: 要执行的函数。 args: 传递给函数的参数,元组形式。 kwds: 传递给函数的键值对参数,字典形式。 callback: 当函数执行完成后调用的回调函数,用于处理结果。 error_callback: 当函数执行过程中发生错误时调用的回调函数,用于...
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 apply_async(func,args=(),kwds={},callback=None,error_callback=None) 参数说明: func:要调用的函数或方法。
%%writefiletemp_multi.pyfrommultiprocessingimportPoolimportos,timeimportnumpyasnpdeffunc(x,index):y=x**2time.sleep(1)# 为了让并行的效果更明显,停一秒钟return(index,y)deffunc_call_back(res):globallstlst[res[0]]=res[1]#lst[index]=ydeferr_call_back(err):print(f'call_back error:{str(err...
使用apply_async时,我们还应注意错误处理。我们可以通过error_callback参数设置错误处理函数,确保在任务执行失败的情况下仍能及时得到反馈。 代码示例 在下面的代码中,我们故意使func抛出一个异常,演示如何使用error_callback来捕捉错误。 deferror_handler(e):print(f"发生错误:{e}")deffaulty_function(n):ifn==5...
对于子进程不报错的情况,根据博客的解释,报错需要用error_callback来承接,否则不会显式报错(用了error_callback也不一定能将所有错误都承接,python语言本身有一些特性的错误,不在它的处理范围内)。 ** 对于子进程无法执行立即得到结果的情况,要注意不用 with,因为 with代码块结束了,会导致pool也异常结束。
问pool.apply_async未调用目标函数，请在pyinstaller包之后调用主函数EN我使用Pool.async执行卸载软件功能。
last=pool.apply_async(func=downloadGif, args=(download[1],),callback=downloading_over) count=count+1print(count)iflen(pool._cache) > 1e3:print("waiting for cache to clear...") last.wait()#1e3,500条,占有内存10M#1e4,5000条,占有内存20M#1e5,50000条,占有内存200M#1e6,500000条,占有内存...
在这个示例中,每当一个任务完成时,progress_callback函数就会被调用,输出当前任务的完成情况。 4. 状态图 在这个过程中,我们的状态可以用状态图来表示。使用 Mermaid 语法,我们可以将执行过程可视化: Submit TaskTask CompletedTask FailedGet ResultIdleRunningCompletedError ...
python3 -m bug.main exits with error: waiting for result of results/bug.celery.ignore_me_A ... result of `ignore_me_A` is not persisted waiting for result of results/bug.celery.ignore_me_B ... Traceback (most recent call last): File "/usr/lib/python3.7/runpy.py", line 193, ...
apply_async(self,func,args=(),kwds={},callback=None,error_callback=None):''' Asynchronous version of `apply()` method. ''' 问题 df_results 本身就是一个dataframe格式的list 为什么不能直接用concat联结起来 而要使用result.get() df_results=[]forpage_no inrange(1,page_num+1):df_=pool....