4. 使用apply_async提交任务 使用apply_async来提交任务。我们可以传入要执行的函数和参数。这里的square函数将与不同参数一起被调用。 results=[]# 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,))# 异步提交任务results.append(result)# 将结果保存到列表中 1...
可以使用delay()调用任务 from proj.tasks import add add.delay(2, 2) delay方法实际上是apply_async()的快捷方式,add.delay(2,...2. apply_async()允许更多的选择,如运行时间(countdown),队列(queue): add.apply_async((2, 2), queue='lopri', countdown=...要检查任务是成功还是失败,您必须在结果...
importmultiprocessingimporttime# 定义一个计算平方的函数defsquare(n):time.sleep(1)# 模拟耗时操作returnn*nif__name__=='__main__':# 创建一个进程池pool=multiprocessing.Pool(processes=4)# 异步提交多个任务results=[pool.apply_async(square,args=(i,))foriinrange(10)]# 获取结果forresultinresults:...
1. apply_async 函数的作用和用法 apply_async 方法用于异步地执行一个函数,即函数的调用不会阻塞主线程,而是立即返回一个 AsyncResult 对象,该对象可以用于查询任务的状态和获取任务的返回值。 2. apply_async 函数如何返回结果 apply_async 方法本身不直接返回函数的执行结果,而是返回一个 AsyncResult 对象。你可以...
apply_async 是在 Python 的 multiprocessing 模块中用于异步执行任务的函数。它允许您在一个进程池中异步地提交任务,而不需要等待它们立即完成。这对于那些需要大量时间的任务特别有用,因为它可以继续执行其他…
apply_async 是 Python multiprocessing 模块中的异步任务执行函数。它允许您在一个进程池中异步提交任务，无需等待它们立即完成，尤其适用于需要大量时间的任务，能继续执行其他任务，避免等待。下例展示 apply_async 的使用方法：定义简单函数 square，接受参数并返回其平方。使用 multiprocessing.Pool 创建包含...
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(object):def__init__(self):pass@staticmethoddeffunc(msg...
在Python中,使用multiprocessing.Pool.apply_async()可以实现异步多处理。这个方法允许我们并行地执行多个函数,从而提高程序的执行效率。 具体来说,apply_async()方法接受一个函数和一个参数列表作为输入,并返回一个AsyncResult对象。该对象可以用于获取函数的返回值或者检查函数是否已经执行完毕。
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") ...