我们就能回到我们刚刚中断的函数继续执行啦,而且此时我们需要的i/o操作得到的数据也已经准备好了。 这种操作如果你站在函数的角度会有种神奇的感觉,在函数眼里,自己需要get遥远服务器的一些数据,于是调动get(),然后瞬间就得到了遥远服务器的数据。没错在函数的眼里就是瞬间得到,这感觉就仿佛是穿越到了未来一样。 你...
最后,我们等待所有任务完成,并打印每个任务的结果。 apply_async 返回一个 AsyncResult 对象,您可以使用它的 get 方法来获取结果。但是,如果调用 get 方法,它会阻塞并等待任务完成。如果您希望立即继续执行其他任务,而不等待结果,可以省略 get 方法调用。
51CTO博客已为您找到关于Python中的apply_async的返回get的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及Python中的apply_async的返回get问答内容。更多Python中的apply_async的返回get相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进
importmultiprocessingimporttimedefsquare(n):time.sleep(1)returnn*nif__name__=='__main__':withmultiprocessing.Pool(5)aspool:results=[]foriinrange(10):result=pool.apply_async(square,(i,))results.append(result)# 获取结果forresultinresults:print(result.get()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. ...
要获取 apply_async 方法的返回值,你需要使用 AsyncResult 对象提供的 get() 方法。get() 方法会阻塞调用它的线程,直到异步操作完成并返回其结果。如果异步操作引发了异常,get() 方法会重新引发该异常。 以下是一个示例代码,展示了如何使用 apply_async 并获取其返回值: ...
在这个简化的例子中,map_async接受工作函数和数据列表,返回一个AsyncResult对象,我们可以通过调用 get 方法来获取所有处理后的数据。这种方法更简洁,但在某些情况下可能不如单独使用apply_async灵活。 2. map_async 功能:map_async是 map 函数的异步版本`,它将一个函数应用于一个迭代器的每个元素。
在这个示例中,fetch函数用于获取网页内容。我们通过apply_async方法同时发出多个请求,并利用result.get()来确保所有请求都处理完毕。 小结 使用Python 的apply_async方法,可以轻松地实现多线程计算,提高程序的并发处理能力。无论是处理复杂的计算任务,还是执行 I/O 密集型的操作,多线程都能提供显著的效率提升。
def get_json(client, url): file_content = yield from load_file('/Users/scott/data.txt') 你可以看到,yield from在一个被@asyncio.coroutine装饰的函数中使用。如果你试图在这个函数外使用yield from,那么你会从Python那里得到如下的错误: File "main.py", line 1 ...
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,你已经成功获得了multiprocessing.Pool.apply_async的结果。 multiprocessing.Pool.apply_async的优势在于可以实现并行计算,提高程序的执行效率。...
In [2]: loop = asyncio.get_event_loop() In [3]: loop Out[3]: <_unixselectoreventloop running="False" closed="False" debug="False"> # For Windows In [1]: import asyncio In [2]: loop = asyncio.get_event_loop() In [3]: loop ...