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 方法来获取函数的返回值。get 方法是一个阻塞操作,它会等待任务完成并返回结果。 3. 示例代码 下面是一个简单的示例代码,展示了如何使用 apply_async 并获取其返回值: python import multiprocessin...
import datetime async def wait_and_echo(content): wait = random.randint(0, 10) print(f'print {content} after {wait} seconds') await asyncio.sleep(wait) print(f'{content} printed at {datetime.datetime.utcnow().strftime("%H:%M:%S ")}') async def main(): await asyncio.gather(*[wait...
apply_async方法的第一个参数是函数名,后面的参数是函数的参数。apply_async方法返回一个AsyncResult对象,用于表示任务的执行状态。 result=pool.apply_async(add,(1,2)) 1. 步骤5:获取函数的返回值 最后,我们可以使用AsyncResult对象的get方法获取函数的返回值。get方法会阻塞当前进程,直到任务执行完成并返回结果。
apply_async()本身就可以返回被进程调用的函数的返回值。上一个创建多个子进程的代码中,如果在函数func中返回一个值,那么pool.apply_async(func, (msg, ))的结果就是返回pool中所有进程的值的对象(注意是对象,不是值本身)。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 importmultiprocessing i...
ret=p.apply_async(fn,args=(i,)) l.append(ret) # print(ret.get()) # 阻塞 get 方法会等待 fn 执行完毕拿到返回值才会往下走,这里从异步变成了同步 # print('asd') foriinl:# 解决方法. i.get() print('asd') # map: 1 2 3
result.append(pool.apply_async(func,(msg,))) pool.close() pool.join() for res in result: print(res) print(":::",res.get()) # 运行结果 msg: hello 0 msg: hello 1 msg: hello 2 end end end <multiprocessing.pool.ApplyResult object at 0x0000027BF6B3F0D0> ...
使用apply_async实现python的异步进程池示例 工具/原料 Python,multiprocessing 方法/步骤 1 import multiprocessing as mpfrom time import sleepimport osdef work(msg): sleep(2) print(msg) return 'worker return' + msg #为函数调用返回相关值if __name__ == '__main__': pool =...
方法apply_async()和map_async()的返回值是AsyncResul的实例obj。实例具有以下方法: get():返回结果,如果有必要则等待结果到达。timeout是可选的。如果在指定时间内还没有到达,将引发异常。如果远程操作中引发了异常,它将在调用此方法时再次被引发。
defmain():pool=Pool()task=pool.apply_async(test,(10,))print(task)try:task.get(timeout=1)# raises multiprocessing.TimeoutError except Exception:print("超时了～")if__name__=='__main__':main() 输出:(apply_async返回一个ApplyResult类,里面有个get方法可以获取返回值) ...