通过上述步骤,我们可以使用apply_async函数来实现Python中的异步执行和获取函数返回值。首先,我们需要导入必要的模块,并定义需要执行的函数。然后,我们创建一个进程池,使用apply_async函数来异步执行函数并获取一个AsyncResult对象。最后,我们可以使用AsyncResult对象的get方法来获取函数的返回值。希望本文对刚入行的小白能够...
xxx.apply(func, args=(), kwds={}, callback=None, error_callback=None) apply对应的子进程是排队执行的,实际非并行(阻塞的,即上一个子进程完成了才能进行下一个子进程;注意是单个子进程执行的,而不是按批执行的)。xxx为进程池实例。 xxx.apply_async(func, args=(), kwds={}) apply_async对应的每...
1.apply_async 函数原型:apply_async(func[, args=()[, kwds={}[, callback=None]]]) 其作用是向进程池提交需要执行的函数及参数, 各个进程采用非阻塞(异步)的调用方式,即每个子进程只管运行自己的,不管其它进程是否已经完成。这是默认方式。 2.map() 函数原型:map(func,iterable[, chunksize=None]) Poo...
1.apply_async 函数原型:apply_async(func[, args=()[, kwds={}[, callback=None]]]) 其作用是向进程池提交需要执行的函数及参数, 各个进程采用非阻塞(异步)的调用方式,即每个子进程只管运行自己的,不管其它进程是否已经完成。这是默认方式。 2.map() 函数原型:map(func, iterable[, chunksize=None]) P...
Python multiprocess模块(下) 主要内容:(参考资料) 一. 管道 二. 数据共享 数据共享是不安全的 三. 进程池 进程池的map传参 进程池的同步方法 进程池的异步方法 详解apply和apply_async apply_async的其他方法 一. 管道 管道(不推荐使用,了解即可)是进程间通信(IPC)的第二种方式,它会导致数据不安全的情况...
1.apply_async 函数原型:apply_async(func[, args=()[, kwds={}[, callback=None]]]) 全部添加到队列中,立刻返回,并没有等待其他的进程执行完毕 其作用是向进程池提交需要执行的函数及参数, 各个进程采用非阻塞(异步)的调用方式,即每个子进程只管运行自己的,不管其它进程是否已经完成。这是默认方式。
apply():向进程池的一个进程提交任务,返回结果前会阻塞。 apply_async():返回一个结果对象,更适合并行化的工作。 map(); map_async(); imap(); imap_unordered(); starmap(); starmap_async(); clost(); terminate(); join() 代码改进 在简要学习了 Pool 类之后,我们可以对代码进行一些修改,在修改过...
1.apply_async 函数原型:apply_async(func[, args=()[, kwds={}[, callback=None]]]) 其作用是向进程池提交需要执行的函数及参数, 各个进程采用非阻塞(异步)的调用方式,即每个子进程只管运行自己的,不管其它进程是否已经完成。这是默认方式。 2.map() ...
当我们调用p.apply_async或者p.map时,其实就是创建了AsyncResult或者MapResult对象,然后将task放到_taskqueue中;调用*Result.get()方法等待task被worker子进程执行完成,获取执行结果。 在知道了multprocess.Pool的实现逻辑后,现在我们来探索下,当func将异常抛出时,Pool的worker是怎么处理的。下面的代码是pool.worker工作...
apply(func，args，kwargs)同步执行（串行） 阻塞 apply_async(func，args，kwargs)异步执行（并行） 非阻塞 terminate()强制终止进程，不在处理未完成的任务。join()主进程阻塞，等待子进程的退出。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) ...