apply_async 是Python 中 multiprocessing 模块Pool 类的一个方法,用于异步地执行一个函数。 apply_async 方法简介 apply_async 方法允许你在进程池中异步地执行任务,而不会阻塞主进程。它会立即返回一个 AsyncResult 对象,你可以通过这个对象来获取任务执行的结果。 apply_async 方法的基本用法 python from multiprocess...
importmultiprocessing# 导入多进程模块defsquare(n):"""计算并返回 n 的平方"""returnn*nif__name__=="__main__":pool=multiprocessing.Pool(processes=4)# 创建一个进程池,最大进程数为4results=[]# 创建一个空列表用于存储结果foriinrange(10):# 提交10个任务result=pool.apply_async(square,(i,))#...
os.getpid()) time.sleep(1)if __name__ == "__main__": start = time.time() # 创建进程池,进程数为4 pools = Pool(4) for i in range(5): # 添加任务 pools.apply_async(func) # 关闭进程池,不在添加任务 pools.close() pools.join() print("cost...
python 进程池Pool的apply_async方法以及一些需要注意的地方 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(o...
可以看到使用了apply_async,速度显著上升 下图是使用apply的进程池 import time from multiprocessing import Pool def run(msg): print('msg:%s' %msg) # 程序随眠3秒, time.sleep(3) print('end') if __name__ == "__main__": print("开始执行主程序") ...
一、队列(先进先出) 进程间通信:IPC(Inter-Process Communication) 队列是使用管道和锁定实现,所以Queue是多进程安全的队列,使用Queue可以实现多进程之间的数据传递。 1、Queue([maxsize]) 创建共享的进程队列。maxsize是队列中允许的最大项数
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: Equivalent of `func(*args, **kwds)`.
pools.apply_async(func) # 关闭进程池,不在添加任务 pools.close() pools.join()print("cost time:",int(time.time()-start)) AI代码助手复制代码 结果: subprocess id:15536subprocess id:2788subprocess id:20288subprocess id:11020subprocess id:15536costtime:2 ...
我使用pdb调试的时候,会在apply_async处出现错误,错误信息如下: Traceback (most recent call last): File "/usr/lib/python2.7/multiprocessing/process.py", line 258, in _bootstrap self.run() File "/usr/lib/python2.7/multiprocessing/process.py", line 114, in run ...
代码没有执行apply_async中添加的函数就直接结束了 from bs4 import BeautifulSoup import random import requests import pymongo import datetime import random import time from multiprocessing import Pool user_agents = [ 'Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 9_1 like Mac OS X) AppleWebKit/601.1.46 (KHT...