Python中的apply_async的返回get python asyncio task python的asyncio库以协程为基础,event_loop作为协程的驱动和调度模型。该模型是一个单线程的异步模型,类似于node.js。下图我所理解的该模型 事件循环通过select()来监听是否存在就绪的事件,如果存在就把事件对应的callback添加到一个task list中。然后从task list头...
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 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 ...
apply_async 方法用于异步地执行一个函数,即函数的调用不会阻塞主线程,而是立即返回一个 AsyncResult 对象,该对象可以用于查询任务的状态和获取任务的返回值。 2. apply_async 函数如何返回结果 apply_async 方法本身不直接返回函数的执行结果,而是返回一个 AsyncResult 对象。你可以通过调用 AsyncResult 对象的 get 方法...
apply_async是Python中的一个方法,用于在多进程或多线程中异步执行函数。它通常用于并行处理任务,提高程序的执行效率。 在使用apply_async时,需要先创建一个进程池或线程池对象,...
multiprocessing.Pool 创建包含4个进程的进程池。列表推导式异步提交10个任务，每个任务计算数字的平方。最后等待所有任务完成，打印每个任务的结果。apply_async 返回 AsyncResult 对象，通过 get 方法获取结果。get 方法调用会阻塞并等待任务完成。若希望立即执行其他任务，避免等待结果，可省略 get 方法。
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!
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,...
multiprocessing.pool.apply_async 可以执行并行的进程,但是会将所有进程先读入列表,对于不是很多数量的进程来说没有问题,但是如果进程数量很多,比如100万条,1000万条,而进程不能很快完成,内存就会占用很多,甚至挤爆内存。那么如何限制内存的占有量呢。网上查询,找到一种解决方法:可以检测pool._cache的长度,如果超过一定...
results=[]# 创建一个空列表用于存储结果foriinrange(10):# 提交10个任务result=pool.apply_async(square,(i,))# 异步提交任务results.append(result)# 将结果保存到列表中 1. 2. 3. 4. 5. 5. 获取结果并处理异常 任务可能会引发异常,我们可以在获取结果时进行异常处理。同时,我们可以使用get()方法来获...