在Python中,可以使用apply_async函数来实现异步调用。apply_async是multiprocessing模块中Pool类的一个方法,用于在进程池中异步地执行函数。 apply_async函数的语法如下: 代码语言:txt 复制 apply_async(func, args=(), kwds={}, callback=None, error_callback=None) 参数说明: func:要执行的函数。 args:函...
#callback为回调函数pools.apply_async(func, args=(), kwds={}, callback=None, error_callback=None,) 1. 直接看例子: from multiprocessing import Poolimport timeimport osdef func(*args, **kwargs): # 定义进程函数 print('sub process id:', os.getpid()) time.sleep(1)if __name__ == "...
error_callback:可选参数,指定一个错误回调函数,当异步调用出现异常时,将调用该错误回调函数。 apply_async()方法会立即返回一个AsyncResult对象,该对象可以用于获取异步调用的结果或状态。 使用apply_async()方法可以实现并行计算,将任务分配给多个进程同时执行,提高程序的运行效率。
apply_async(func[, args[, kwds[, callback[, error_callback]]]) 重点是最后的 “error_callback”参数。 如果指定了callback, 它必须是一个接受单个参数的可调用对象。当执行成功时,callback会被用于处理执行后的返回结果,否则,调用error_callback。 如果指定了error_callback, 它必须是一个接受单个参数的...
+apply_async(func, args=(), kwds={}, callback=None, error_callback=None) +close() +join() } class ApplyResult { +ready() +get() +wait() } Pool --> ApplyResult : 返回对象 6. 异常处理 使用apply_async时,我们还应注意错误处理。我们可以通过error_callback参数设置错误处理函数,确保在任...
apply_async(func[, args[, kwds[, callback[, error_callback]]]): 使用args和kwds参数调用func,立即返回AysncResult对象。如果指定callback则执行成功后,调用callback函数;如果指定了error_callback则执行失败后,调用error_callback map(func, iterable[, chunksize]): 将可迭代对象分词chunksize大小分开,分批...
p.apply_async(long_time_task, args=(q.get(),), callback=success, error_callback=err) p.close() p.join()print('q.size=%d,success_count=%d'% (q.qsize(), success_count)) 上面的例子有时候是能运行的,但有时候不能,特别是子程序执行很快的时候while经常陷入死循环,原因是 ...
apply_async(func[,args[,kwds[,callback[,error_callback]]]) 同相比apply这个是异步的,返回一个异步对象,可以使用.get方法等待结果 , 如果不需结果不必获取。因为异步有加速效果。 frommultiprocessingimportPoolimporttimedeftarget(x,y):time.sleep(2)print(x,y,"---")returnx+yif__name__=='__main_...
apply函数主要用于传递不定参数,主进程会被阻塞到函数执行结束。也就是说只有apply里面的内容被执行完了,才会进行执行主函数的内容。 在这里插入图片描述 apply_async Signature:pool.apply_async(func,args=(),kwds={},callback=None,error_callback=None)Docstring:Asynchronous version of`apply()`method.File:/...
apply_async(func[, args[, kwds[, callback[, error_callback]]]),调用func,当方法执行完毕后调用callback。 map(func, iterable[, chunksize]),用于批量调用func,chunksize代表了iterable里chunk的大小。 map_async(func, iterable[, chunksize[, callback[, error_callback]]]),同上,完成之后调用callback...