2,3,4,5]# 要处理的数值列表# 使用 map 方法results=pool.map(square,numbers)# 并行计算print("Map Results:",results)# 打印结果# 使用 map_async 方法async_results=pool.map_async(square
print('time:', et - st) # Pool通过 .apply_async() 分配多任务 # 用迭代器实现apply_async()多参数输入 # 迭代器:每用到结果才会去进行获得该结果的操作,像是一种即用即算,是一种省空间的机制 st = time.time() multi_res = [pool.apply_async(job, (i,)) for i in range(10)] print([r...
p = Pool(4)foriinrange(5): p.apply_async(long_time_task, args=(i,))print('Waiting for all subprocesses done...') p.close() p.join()print('All subprocesses done.') 执行结果如下: pool.apply_async apply_async 方法用来同步执行进程,允许多个进程同时进入池子。 pool.apply 该方法只能允...
首先,我们创建了一个进程池pool,然后使用map_async方法执行任务。任务列表为[1, 2, 3, 0, 4],其中包含了一个无效的输入0。接着,我们调用close方法关闭进程池,并调用join方法等待所有任务执行完成。 最后,我们通过调用get方法获取任务执行的结果。如果任务执行过程中发生异常,可以通过捕获Exception来处理异常情况。
如果需要获取每个任务的结果,可以使用pool.map的返回值;如果只需要并行执行任务而不关心结果,可以使用pool.map_async函数。 总结起来,pool.map函数本身不会阻塞主进程,但会阻塞主进程的后续代码执行,直到所有任务完成。如果需要更灵活的并发控制,可以使用pool.map_async函数。
File "C:\Python27\lib\multiprocessing\pool.py", line 251, in map return self.map_async(func, iterable, chunksize).get() File "C:\Python27\lib\multiprocessing\pool.py", line 558, in get raise self._value TypeError: run_and_log() takes at least 2 arguments (1 given)python...
1. apply_async pool.apply_async 是 Python 中 multiprocessing 模块的一部分,用于异步地执行一个函数。当你使用 apply_async 方法时,它会立即返回一个 AsyncResult 对象&#x...
apply与apply_async的区别:apply会在执行每一个进程的过程中阻塞,就是每读取一次参数执行一次,等到执行结束再读取下一个参数;async表示异步进行,apply_async会将所有参数读入内存并返回,在子进程执行时再阻塞。 下面通过实验说明: # -*- coding:utf-8 -*- ...
Pool.apply_async | yes yes no no 1. 2. 3. 4. 5. Multi-args意思是task可否传入不同的function; Ordered-results意识是结果是否有序。 具体看下使用方法: apply() import multiprocessing import os import time,datetime # task def square(n): ...
首先,我们创建了一个进程池pool,然后使用map_async方法执行任务。任务列表为[1, 2, 3, 0, 4],其中包含了一个无效的输入0。接着,我们调用close方法关闭进程池,并调用join方法等待所有任务执行完成。 最后,我们通过调用get方法获取任务执行的结果。如果任务执行过程中发生异常,可以通过捕获Exception来处理异常情况。