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,可以用来并行执行任务。 apply_async:这是...
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。 ...
a = pool.apply_async(f)b = pool.apply_async(f) <- 这里连续调用4个apply_async()c = pool.apply_async(f)d = pool.apply_async(f)pool.close()pool.join()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...
p.apply_async(func, (i,)) # 调用join之前,先调用close函数,否则会出错。 # 执行完close后不会有新的进程加入到pool # join函数等待所有子进程结束 p.close() p.join() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 效果如下: 3.进程池调用后返回结果 # -*- ...
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:...
如果没有要传的参数就这么定义：def f():
Python中apply_async没有并发的原因及解决方案 在Python中,我们经常使用multiprocessing.Pool类来实现并发执行多个任务,其中apply_async方法可以用来异步执行函数。然而有些情况下,我们可能会发现apply_async并没有实现真正的并发效果,导致任务仍然是按顺序执行的。本文将探讨这个问题的原因,并提供解决方案。
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)”
在写多进程的时候我发现一个问题,用Pool的apply_async(异步非阻塞)的时候传入实例函数会出错,或者说是子进程被跳过似的感觉(python2.7)。 但是用python3.7的话没有任何问题。 code: #-*- coding:utf-8 -*-importmultiprocessingimportosimporttimeclassA(object):def__init__(self):pass@staticmethoddeffunc(msg...