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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
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。
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...
EN当深入研究Windows操作系统上的Python开发领域时，无疑会出现需要终止正在运行的进程的情况。这种终止背后...
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) map函数只支持一个参数的函数,需要改造run_and_log函数只接受一个参数,比如: ...
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_async(函数名, 参数)这个函数只支持传递一组参数,也就是只能执行一个任务。但是它可以通过迭代器的写法实现为Pool中的多进程分配多任务。eg. multi_res = [pool.apply_async(job, (i,)) for i in range(10)] print([res.get() for res in multi_res]) ...
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 -*- ...
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。