callback: 函数成功执行后的回调函数。 error_callback: 函数执行失败后的回调函数。 3. 使用示例 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(...
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: AI检测代码解析 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)p...
apply_async(add, ('hello', 'world'), callback=print_result) 注意到 print_result() 函数仅仅只接受一个参数 result 。不能再传入其他信息。 而当你想让回调函数访问其他变量或者特定环境的变量值的时候就会遇到麻烦。 为了让回调函数访问外部信息,一种方法是使用一个绑定方法来代替一个简单函数。 比如,下面...
106-python-进程池中的回调函数 """ # apply_async(函数名,args=(参数,),callback=函数名) # callback = 函数名 # 执行完毕后会再次执行一个函数 # 回调函数在 主进程中执行 """ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 frommultiprocessingimportPool...
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。
apply_ascyn(add, (2,3), callback=print_result) AI代码助手复制代码 这里print_result只能接收一个result的参数,不能传入其他信息。当想让回调函数访问其他变量或者特定环境的变量值的时候会遇到问题。 使用一个绑定方法来代替这个简单函数。 defappy_async(func, args, *, callback): ...
apply_async(self, func, args=(), kwds={}, callback=None, error_callback=None) 上面的例子中,每次调用都间隔了 1 秒钟,没有实现真正的并发,所以我们需要异步执行所有的调用。 apply_async 就是 apply 的异步版本。 参数与 apply 大体相同,增加了可选的执行完成后自动调用的回调方法参数。
p.apply_async(b, args=(i,), callback=a) p.close() p.join() 输出如下: 多进程结合回调函数写文件的示例程序 http://blog.csdn.net/Q_AN1314/article/details/51923022 相信现在差不多明白了吧,还不明白的再返回上面看看理论。 理解也不是难事了。
1.apply_async 函数原型:apply_async(func[, args=()[, kwds={}[, callback=None]]]) 全部添加到队列中,立刻返回,并没有等待其他的进程执行完毕 其作用是向进程池提交需要执行的函数及参数, 各个进程采用非阻塞(异步)的调用方式,即每个子进程只管运行自己的,不管其它进程是否已经完成。这是默认方式。
def apply_async(func, args, *, callback): result = func(*args) callback(result) def add(x, y): return x + y def make_handler(): sequence = 0 while True: result = yield sequence += 1 print("[{}] Got:{}".format(sequence, result)) handle = make_handler() next(handle) appl...