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) ...
print("finish") 去掉程序例: # res = p.apply_async(task,args=(112233,))的注释就出现想要的结果:
p.apply(func [, args [, kwargs]]) 在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。 需要强调的是:此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数,必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async() p.apply_async(func [, args [, kwargs...
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 python multiprocessing.pool.apply_async 占用内存...
multiprocessing.Pool.apply_async是Python中的一个函数,用于实现多进程并行计算。它的作用是将一个函数异步地应用于一组输入参数,并返回一个结果对象。 要获得multiprocessing.Pool.apply_async的结果,可以按照以下步骤进行操作: 导入multiprocessing模块:在Python代码中,首先需要导入multiprocessing模块,以便使用其中的相关函数...
apply函数主要用于传递不定参数,主进程会被阻塞到函数执行结束。也就是说只有apply里面的内容被执行完了,才会进行执行主函数的内容。 在这里插入图片描述 apply_async Signature:pool.apply_async(func,args=(),kwds={},callback=None,error_callback=None)Docstring:Asynchronous version of`apply()`method.File:/...
pool.apply_async(fun,args,kwargs) 功能: 将事件放入进程池等待执行 参数: fun, 要执行的事件函数 args, 以元组为fun传参 kwargs, 以字典为fun传参 返回值 : 返回一个事件对象, 通过get()属性函数可以获取 fun的返回值 5、将事件放入进程池中等待执行 ...
t= p.apply_async(func=aa.task, args=(i,)) p.close() p.join()print("done ! 主进程!aa.ab=%s"%aa.ab)print("主进程ID %s"% os.getpid()) output: init 子进程(7544), 收到0, +n=0 子进程(7544), 收到1, +n=1 子进程(7544), 收到2, +n=2 ...
apply就是属于上面的阻塞模式,apply_async属于非阻塞模式 1.apply实例 import multiprocessing def fun(name): print(name) if __name__=="__main__": pool = multiprocessing.Pool(3) for i in range(null,6): st = "start {}".format(i) ...
df_ = pool.apply_async(func=self.select_data_one, args=(table_name, page_no, page_size))应用func函数,args里面放函数的参数 apply_async(self,func,args=(),kwds={},callback=None,error_callback=None):''' Asynchronous version of `apply()` method. ...