通过调用 add_done_callback,你可以在任务完成时自动执行一些后续操作,而无需显式地检查任务是否完成。 2. 如何在 add_done_callback 中传递参数 add_done_callback 本身并不直接支持向回调函数传递额外参数。然而,你可以通过闭包(closure)或 functools.partial 来实现这一点。闭包允许你捕获额外的变量,而 ...
本文簡要介紹python語言中 torch.futures.Future.add_done_callback 的用法。 用法: add_done_callback(callback) 參數: callback(Future) -一個接受一個參數的Callable, is the reference to this Future.(哪一個) - 將給定的回調函數附加到此 Future ,該函數將在 Future 完成時運行。可以將多個回調添加到同...
obj = pool.submit(task, i) obj.add_done_callback(handle) # 使用回调函数,将执行的结果对象传给handle()函数,执行此步会等待任务执行完后获取对象 pool.shutdown(wait=True) # 不允许再继续提交任务,即使用submit()方法,并且等待所有的任务都执行完毕后再执行后面的代码 print('主') 1. 2. 3. 4. 5...
res.add_done_callback(call_back2) tp.shutdown()print("主线程执行结束 ...", cthread().ident)
如果程序不希望直接调用 result() 方法阻塞线程,则可通过 Future 的 add_done_callback() 方法来添加回调函数,该回调函数形如 fn(future)。当线程任务完成后,程序会自动触发该回调函数,并将对应的 Future 对象作为参数传给该回调函数。 下面程序使用 add_done_callback() 方法来获取线程任务的返回值: ...
为了实现这一点,我们使用任务的add_done_callback()方法向任务添加回调: task1.add_done_callback(process_results) 一旦这里的一切都设置好了,我们就开始进入run_forever模式的事件循环,这样事件循环就会继续运行并处理新的任务。 有了这个,我们已经完成了一个简单的 AsyncIO 程序的实现。但是,嘿,我们正在尝试...
使用add_done_callback 可以为协程任务指定回调函数: add_done_callback(callback, *, context=None) 调用callback 时,Future 对象是它的唯一参数。如果回调函数需要其它参数,应使用 functools.partial 偏导函数给回调函数传入参数。 备注:可选键值类的参数 context 允许callback 运行在一个自定义的contextvars.Contex...
与此同时,add_done_callback方法不仅可以获取协程任务返回值,它自己也支持参数参数传递: import asyncio from functools import partial async def job1(): print('job1开始') await asyncio.sleep(1) print('job1结束') return "job1任务结果" async def job2(): ...
概念:带有异步定义的Python asyncio add_done_callback是一个用于注册回调函数的方法,用于处理异步任务的结果。 分类:它属于Python的asyncio模块中的方法。 优势:使用add_done_callback方法可以方便地处理异步任务的结果,使得异步编程更加灵活和高效。 应用场景:add_done_callback方法可以在各种异步编程场景中使用,例...
我有2 个函数:第一个 def_a 是异步函数,第二个是 def_b 是一个常规函数,调用结果为 def_a 作为 add_done_callback 函数的回调。