pool.apply_async中的代码没有执行 pool.apply_async 是Python 中 multiprocessing 模块的一个方法,用于异步地在一个单独的进程中执行函数。如果你发现 pool.apply_async 中的代码没有执行,可能是以下几个原因: 基础概念 进程池(Pool):进程池是一种管理多个工作进程的机制,可以用来并行执
确认是否正确创建了进程池或线程池对象,并设置了适当的参数,例如池的大小(进程或线程的数量)。 确认在调用Apply_Async之前,是否先调用了进程池或线程池的启动方法,例如start()方法。 检查代码中是否存在其他与进程池或线程池相关的错误,例如使用了已经关闭的池对象、多次启动池对象、重复调用Apply_Async等。 如...
检查是否有其他线程或进程阻塞了pool.apply_async的执行: 如果你的程序中有其他线程或进程在运行,并且它们可能会阻塞主线程或进程池中的子进程,那么这可能会导致pool.apply_async看起来没有执行。确保没有其他同步原语(如锁、信号量等)阻塞了进程池中的任务。 尝试捕获pool.apply_async可能抛出的异常来确定问题所在...
client = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) client.connect((host, 80)) #阻塞不会消耗cpu #不停的询问连接是否建立好, 需要while循环不停的去检查状态 #做计算任务或者再次发起其他的连接请求 client.send("GET {} HTTP/1.1\r\nHost:{}\r\nConnection:close\r\n\r\n".format(path,...
程序是执行的,能够显示4个任务,如果我连续调用6次apply_async()却发现任务都没有执行,我不知道为什么会这样。 相关代码 // 请把代码文本粘贴到下方(请勿用图片代替代码)from multiprocessing import Process, Pipe def f(args, *kwargs): import os,time print("pid:%d, now wait 5S...\n" % os.getpid(...
使用pool的多进程,不执行的问题 from multiprocessing import Pool def fetch_data(idlist,test): pass p=Pool(4) result=[] for i in range(0,len(idlist)-2,2): result.append(p.apply_async(fetch_data,args=(idlist[i:i+2,test2))) # result.append(apply_async(fetch_data,args=(idlist[i+2:...
1.apply() 函数原型:apply(func[, args=()[, kwds={}]]) 该函数用于传递不定参数,同python中的apply函数一致,主进程会被阻塞直到函数执行结束 2.apply_async 函数原型:apply_async(func[, args=()[, kwds={}[, callback=None]]]) 与apply用法一致,但它是非阻塞的且支持结果返回后进行回调。
如果没有要传的参数就这么定义：def f():
调用函数不执行逻辑无报错---方便截图描述看下吗，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”