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)results.append(result)pool.close()pool.join()# 处理所有任务的结果forresultinresults:result.get()# 获取任务的返回值...
apply_async方法是multiprocessing.Pool类的一个方法,用于向进程池提交任务并异步执行。它通常接受两个参数:要执行的函数和函数的参数。 下面是一个简单的示例,演示了如何使用apply_async方法来异步执行一个函数: importmultiprocessingdefsquare(x):returnx*xif__name__=='__main__':pool=multiprocessing.Pool()resu...
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 ...
在使用apply_async时,需要先创建一个进程池或线程池对象,然后通过该对象的apply_async方法来提交任务。apply_async方法接受两个参数:第一个参数是要执行的函数,第二个参数是函数的参数,以元组或字典的形式传递。 apply_async方法会立即返回一个AsyncResult对象,通过该对象可以获取函数执行的状态和结果。可以使用AsyncResul...
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") ...
python多进程apply与apply_async的区别 进程池Pool中的apply方法与apply_async的区别 apply方法是阻塞的。 意思就是等待当前子进程执行完毕后,在执行下一个进程。 例如: image.png 执行结果如下: image.png 因为apply是阻塞的,所以进入子进程执行后,等待当前子进程执行完毕,在继续执行下一个进程。
1.2 apply_async (异步执行模式) 异步的执行模式,才是可以实现并行效果的模式,支持callback回调函数,当一个进程没有执行完毕,没有返回结果,异步执行的模式并不会对主进程进行阻塞! 补充一点!虽然 apply_async是非阻塞的,但其返回结果的get方法却是阻塞的,如使用result.get()会阻塞主进程!
res1, res2 = job.get() return_vals.append((res1, res2)) # process results in main process process_results(return_vals) # Notify the writer that we're done results_q.put('done') 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。
apply_async(func[, args[, kwds[, callback]]]) :非阻塞式提交。即使进程池已满,也会接受新的任务,不会阻塞主进程。新任务将处于等待状态。 apply(func[, args[, kwds]]) :阻塞式提交。若进程池已满,则主进程阻塞,直至有空闲进程可以使用。
apply_async()中的print()语句是否会影响多处理的性能? Python多处理是指利用Python的multiprocessing模块实现并行计算,提高程序的运行效率。其中,apply_async()是multiprocessing模块中的一个函数,用于异步地调用一个函数或方法。 在apply_async()内部使用print()函数时,由于多个进程同时执行,可能会导致输出结果的混乱...