关于pool.apply_async的使用: pool.apply_async是Python中multiprocessing模块中的一个函数,用于实现异步地执行函数或方法。它可以在一个进程池中并行地执行多个任务,提高程序的运行效率。 pool.apply_async的语法如下: 代码语言:txt 复制 result = pool.apply_async(func, args=(), kwds={}, callback=None) ...
1. 理解multiprocessing.Pool 首先,multiprocessing模块通过创建多个进程来实现并行处理,避免了 Python 的 Global Interpreter Lock (GIL) 限制。Pool常用来分配工作到多个进程,同时我们也可以使用apply_async来异步地执行函数。 2. 基本用法 Pool类提供了一种高效的方法去管理进程,并且能够在完成计算后得到结果。下面是一...
去掉程序例: # res = p.apply_async(task,args=(112233,))的注释就出现想要的结果:
Pool.apply_async() 是 Python 标准库 multiprocessing 中的一个方法,用于实现异步执行多进程任务。 概念: Pool.apply_async() 是 multiprocessing.Pool 类的一个方法,它可以在一个进程池中异步执行一个函数。该方法会返回一个表示异步任务的 ApplyResult 对象,可以通过该对象获取异步任务的执行结果。 分类: Pool....
apply()apply_async()map()map_async()close()terminal()join() 这里主要说一下apply和apply_async两个,其他的内容可以进行百度搜索 apply Signature:pool.apply(func,args=(),kwds={})Docstring:Equivalentof `func(*args,**kwds)`.File:/usr/lib/python3.5/multiprocessing/pool.pyType:method ...
apply_async()是非阻塞异步的, 不会等待子进程执行完毕, 主进程会继续执行, 会根据系统调度来进行进程切换。但是如果进程数量很多,而进程不能很快完成,内存就会占用很多,甚至爆内存。 解决方法——参考: Memory usage keep growing with Python's multiprocessing.pool ...
apply方法的作用就是将进程池的进程变成同步的。 将进程池变成异步的,使用apply_async就可以了,如下: frommultiprocessingimportPoolimporttimeimportosdeffunc(n):print('start 进程 %s'%n, os.getpid()) time.sleep(1)print('end 进程 %s'%n, os.getpid())if__name__=="__main__": ...
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...
df_ = pool.apply_async(func=self.select_data_one, args=(table_name, page_no, page_size)...
1、apply()— 该函数用于传递不定参数,主进程会被阻塞直到函数执行结束(不建议使用,并且3.x以后不在出现),函数原型如下: apply(func, args=(), kwds={}) 2、apply_async—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,函数原型如下: apply_async(func[, args=()[, kwds={}[, callback=None...