1. apply_async 函数的作用和用法 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...
可以使用delay()调用任务 from proj.tasks import add add.delay(2, 2) delay方法实际上是apply_async()的快捷方式,add.delay(2,...2. apply_async()允许更多的选择,如运行时间(countdown),队列(queue): add.apply_async((2, 2), queue='lopri', countdown=...要检查任务是成功还是失败,您必须在结果...
apply_async方法是multiprocessing.Pool类的一个方法,用于向进程池提交任务并异步执行。它通常接受两个参数:要执行的函数和函数的参数。 下面是一个简单的示例,演示了如何使用apply_async方法来异步执行一个函数: importmultiprocessingdefsquare(x):returnx*xif__name__=='__main__':pool=multiprocessing.Pool()resu...
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...
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__': ...
与map用法一致,但是它是非阻塞的。其有关事项见apply_async。 4.close() 关闭进程池(pool),使其不在接受新的任务。 5. terminate() 结束工作进程,不在处理未处理的任务。 6.join() 主进程阻塞等待子进程的退出, join方法要在close或terminate之后使用。
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 ...
importmultiprocessingdefworker(x):returnx*x# 创建进程池对象pool=multiprocessing.Pool()# 异步提交任务result=pool.apply_async(worker,(10,))# 获取结果print(result.get())# 关闭进程池pool.close()pool.join() 需要注意的是,在多进程编程中,每个进程都有独立的内存空间,因此进程间的数据...
apply_async(work,args=(i,)) # 同步运行,阻塞、直到本次任务执行完毕拿到res res_l.append(res) # 异步apply_async用法:如果使用异步提交的任务,主进程需要使用jion,等待进程池内任务都处理完,然后可以用get收集结果,否则,主进程结束,进程池可能还没来得及执行,也就跟着一起结束了 p.close() p.join() for...