apply_async函数的回调函数参数可以用于接收任务的返回值。代码如下: defcallback(result):# 处理任务的结果# ...if__name__=='__main__':pool=Pool()results=[]forarginargs:result=pool.apply_async(task,args=(arg,),callback=callback)# 添加任务,并指定回调函数results.append(result)pool.close()pool...
Python中的apply_async()是multiprocessing模块中的一个方法,用于异步地调用一个函数或方法。 apply_async()的语法如下: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 apply_async(func,args=(),kwds={},callback=None,error_callback=None) 参数说明: func:要调用的函数或方法。
# 最后将阻塞代码放到线程池执行 然后返回一个 future 对象 return futures.wrap_future(executor.submit(func, *args), loop=self) def wrap_future(future, *, loop=None): """Wrap concurrent.futures.Future object.""" if isfuture(future): return future assert isinstance(future, concurrent.futures.Fut...
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任务,而不是等待第一个任务完成。 以下是一个简单的示例,展示如何使用 apply_async: from multiprocessing ...
当然,我们可以使用 apply_async 方法异步创建任务。但是同样,您需要使用 get 方法来阻塞地获取结果。它让我们回到 join 方法的问题: defmain():withPool()aspool: result_a = pool.apply_async(sum_to_num, args=(200_000_000,)) result_b = pool.apply_async(sum_to_num, args=(50_000_000,))print...
当然,我们可以使用 apply_async 方法异步创建任务。但是同样,您需要使用 get 方法来阻塞地获取结果。它让我们回到 join 方法的问题: def main(): with Pool() as pool: result_a = pool.apply_async(sum_to_num, args=(200_000_000,)) result_b = pool.apply_async(sum_to_num, args=(50_000_000,...
import multiprocessing def worker(lock): with lock: print("Hello from process", multiprocessing.current_process().name) if __name__ == "__main__": lock = multiprocessing.Lock() pool = multiprocessing.Pool() for i in range(5): pool.apply_async(worker, args=(lock,)) pool.close() ...
首先来看apply_async方法,源码如下: def apply_async(self, func, args=(), kwds={}, callback=None):assert self._state ==RUN result =ApplyResult(self._cache, callback) self._taskqueue.put(([(result._job, None, func, args, kwds)], None))return resultfunc表示执行此任务的方法args、kwds分...
def func(*args, **kwargs): # 定义进程函数print('sub process id:', os.getpid()) time.sleep(1) if __name__ =="__main__": start = time.time() # 创建进程池,进程数为4pools =Pool(4) for i inrange(5): # 添加任务 pools.apply_async(func) ...
Tl; dr 一个池处理来自队列的块apply_async。队列用完后,我们.get()将结果返回并处理它们。 我不确定作业在应用到池时是否立即执行,还是等到.get()被调用?这很重要,因为如果他们等待执行直到队列耗尽,那么对于长队列来说可能需要很长时间。 另一方面,如果它们不等待并立即执行,那么这些函数的结果存储在哪里?由于我...