使用apply_result.get()方法获取子进程的返回结果。 下面是一个示例代码: importmultiprocessingdefworker(x):returnx*xif__name__=='__main__':pool=multiprocessing.Pool()results=[]foriinrange(10):result=pool.apply_async(worker,(i,))results.append(result)pool.close()pool.join()forresultinresults:...
results.append(pool.apply_async(func_b)) results.append(pool.apply_async(func_c)) pool.close()#关闭进程池,表示不能再往进程池中添加进程,需要在join之前调用pool.join()#等待进程池中的所有进程执行完毕print("Sub-process(es) done.")forresinresults:print("我拿到值了",res.get()) 参考资料: htt...
我们可以使用get方法来获取每个进程的返回值。 # 等待进程池中的所有进程执行完毕并返回结果pool.close()pool.join()# 打印每个进程的返回结果forresultinresults:print(result) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 在上面的代码中,我们通过close方法关闭进程池,然后使用join方法等待所有进程执行完毕。最后,通过遍历results...
通过列表推导式,使用pool.apply_async(process_data, args=(data,))将任务异步提交给进程池。apply_async()方法会将任务函数process_data和数据data作为参数,返回一个AsyncResult对象,表示异步任务的结果。将这些对象存储在results列表中。 接下来,使用列表推导式,通过result.get()方法等待所有任务完成并获取结果,将结果...
(4) results = pool.map(urllib2.urlopen, urls) pool.close() pool.join() print [len(x.read()) for x in results] def use_procs(): p_pool = Pool(4) p_results = p_pool.map(urllib2.urlopen, urls) p_pool.close() p_pool.join() print 'using procs instead of threads' print [...
# 此处得到的结果是multiprocessing.pool.ApplyResult 这种形式,需要用get函数将返回结果的值取出 results.append(s) sum_results = 0 for res in results: sum_results += res.get() # 此处res.get()取出的值是int类型 pool.close() pool.join() ...
pool = multiprocessing.Pool(5) # 将所有要处理的消息传入pool,pool会将这些消息 # 分给不同的进程处理,执行此条语句后函数就会开始运行 pool.map(load, file_list) # 如果函数有返回值的话,pool会以list的形式保存所有的返回值 # results = pool.map(load, file_list) # 关闭进程池 pool.close() # ...
# 此处得到的结果是multiprocessing.pool.ApplyResult 这种形式,需要用get函数将返回结果的值取出 results.append(s) sum_results = 0 for res in results: sum_results += res.get() # 此处res.get()取出的值是int类型 pool.close() pool.join() ...
pool.close() pool.join()returnresults 开发者ID:ConvLab,项目名称:ConvLab,代码行数:13,代码来源:util.py 示例5: rerank_mp ▲点赞 5▼ # 需要导入模块: from torch import multiprocessing [as 别名]# 或者: from torch.multiprocessing importPool[as 别名]defrerank_mp(all_beams, ext_inds):beam_list...
mp_context = multiprocessing.get_context('spawn') pool = mp_context.Pool(processes=3) # 创建一个包含3个进程的池 # 提交任务到进程池 results = [] for i in range(5): result = pool.apply_async(worker, args=(i,)) results.append(result) ...