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...
我们来创建一个示例,该示例计算数字的平方并使用apply_async来异步处理这些计算。 代码示例 importmultiprocessingimporttimedefsquare(n):time.sleep(1)# 模拟一个耗时的计算returnn*ndefcollect_result(result):print(f"结果:{result}")if__name__=="__main__":withmultiprocessing.Pool(processes=4)aspool:resu...
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:...
# 异步apply_async用法:如果使用异步提交的任务,主进程需要使用join,等待进程池内任务都处理完,然后可以用get收集结果 p1 = ps.apply_async(func=fun_1, args=(image, str(index))) #创建子进程实例,并关联函数和传入参数 p2 = ps.apply_async(func=fun_2, args=(image, str(index))) #创建子进程实例,...
使用apply_async方法可以将任务提交给进程池,并返回一个表示任务执行结果的对象。 获取任务执行结果: result.get()# 获取任务执行结果,阻塞主进程 使用get方法可以获取任务执行的结果。如果任务还没有完成,主进程将在此处阻塞,直到任务完成并返回结果。 关闭进程池: ...
multiprocessing.Pool.apply_async 这个函数的用法例子,如下, importmultiprocessingimportmultiprocessingimporttimeimportrandomimportsys#print 'Testing callback:'defmul(a, b): time.sleep(0.5*random.random())returna *bdefpow3(x):returnx ** 3if__name__=='__main__': ...
apply_async(func[,args[,kwds[,callback]]]) 与apply用法一致,但它是非阻塞的且支持结果返回后进行回调。主进程循环运行过程中不等待apply_async的返回结果,在主进程结束后,即使子进程还未返回整个程序也会退出。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。如果...
与apply_async 类似,map_async 是 map 的异步版本,我们可以通过他返回的对象的阻塞调用 get 方法来获取进程执行后的结果,与 apply_async 不同的是,map_async 会先收集多个进程的运行结果后返回。 4.5. imap imap(func, iterable, chunksize=0) 有时,我们调用 map 传入的可迭代对象的可迭代次数会非常多,如果通...
和同步并行处理对等的异步并行处理函数 apply_async(),map_async()和starmap_async()允许您以异步方式并行执行进程,即下一个进程可以在前一个进程完成时立即启动,而不考虑启动顺序。 因此,无法保证结果与输入的顺序相同。 6.1 使用Pool.apply_async()进行并行化 ...