Python map_async apply_async 获取函数返回值 python asyncio loop,文章目录1.定义1.1asyncio的工作流程1.2asyncio的工作原理1.3asyncio的应用场景2.创建协程3.常见概念4.基本使用5.绑定回调函数6.协程中的并发7.协程中的嵌套8.gather和wait的区别9.动态添加协程10.队列实
num_list = [0, 1, 2] pool.map_async(run, num_list) print('非阻塞～～～') pool.close() pool.join() print('end') 输出: start 非阻塞～～～ num is 0 num is 1 1 is end num is 2 2 is end 0 is end end 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15...
map(func, iterable[, chunksize=None]):Pool类中的map方法,与内置的map函数用法行为基本一致,它会使进程阻塞直到返回结果。注意,虽然第二个参数是一个迭代器,但在实际使用中,必须在整个队列都就绪后,程序才会运行子进程。 map_async(func, iterable[, chunksize=None]):map_async与map的关系同apply与apply_async...
t = time.time() pool = Pool(processes=4)#线程数results = pool.map_async(func,range(10000000))# 用法同map,与之相似的还有apply和apply_asyncprinttime.time()-treturnresults r1 = test1() r2 = test2() 运行结果为7.6s和4.2s。可以看到结果并非线性地减少4倍,这可能与运行结果需要同步有关(没深...
map是一次性返回所有子进程的返回值, 自带close,join apply_async分批返回 frommultiprocessingimportPoolimporttimedeffunc(i):#返回值只有进程池才有,父子进程没有返回值time.sleep(0.5)returni*iif__name__ =='__main__': p = Pool(5) ret = p.map(func,range(10))print(ret)...
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 obj.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,将引发一场。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。 obj.ready():如果调用完成,返回True obj.successful():如果...
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 obj.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,将引发一场。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。
必须在close或terminate()之后使用 close()等待所有进程结束后，才关闭进程池 map(func，iterable，chunksize=int) map函数的并行版本，保持阻塞直到获得结果 #返回一个可用于获取结果的对象，回调函数应该立即执行完成，否则会阻塞负责处理结果的线程 map_async(func，iterable，chunksize，callback，error_callback)...