在Python中,apply_async 是multiprocessing.Pool 类的一个方法,用于异步地调用指定的函数。它允许你在多个进程中并行执行任务,从而提高程序的执行效率。下面我将根据你的问题,逐一进行解答。 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 As...
apply_async方法是multiprocessing库中的一个函数,用于实现异步执行函数。它可以在新的进程中执行一个函数,并返回一个表示任务执行状态的AsyncResult对象。AsyncResult对象提供了一些方法,用于获取任务的返回值、判断任务是否完成等。 2. 使用apply_async方法获取返回值的步骤 使用apply_async方法获取函数的返回值的步骤如下:...
class multiprocessing.pool.AsyncResult { +get() } multiprocessing.Pool --* multiprocessing.pool.AsyncResult 总结 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...
1 创建多进程 multiprocessing 2 创建多线程 multithread 3 创建普通函数 4 创建对比时间函数 5 运行结果 四 进程池 Pool 1 进程池 Pool() 和 map() 2 自定义核数量 3 apply_async 单结果返回 4 apply_async 多结果返回 5 划重点 五 共享内存 shared memory 六 进程锁 Lock 1 不加进程锁 2 加进程锁...
1、子进程无返回值 Multiprocessing.dummy.Pool() 与Multiprocessing.Pool() 的用法一样 非阻塞方法 multiprocessing.dummy.Pool.apply_async() 和 multiprocessing.dummy.Pool.imap() 线程并发执行 阻塞方法 multiprocessing.dummy.Pool.apply()和 multiprocessing.dummy.Pool.map() ...
pool=multiprocessing.Pool(processes=4)# 创建4个进程 results=[] foriinxrange(10): msg="hello %d"%(i) results.append(pool.apply_async(func, (msg, ))) pool.close()# 关闭进程池,表示不能再往进程池中添加进程,需要在join之前调用 pool.join()# 等待进程池中的所有进程执行完毕 ...
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 =...
Pool.apply_async() 区别:map和starmap的参数都是一个迭代器,但starmap可以接受多个迭代器的list作为参数,也就是说,starmap可以接受更多参数,而map不能。map需要一些特殊操作才可以接受多个参数,如下: from functools import partial from itertools import repeat from multiprocessing import Pool, freeze_support def...
apply_async()只能放入一组参数,并返回一个结果,如果想得到map()的效果需要通过迭代 共享内存 shared memory Shared Value 我们可以通过使用Value数据存储在一个共享的内存表中。 importmultiprocessingasmp# 其中d和i参数用来设置数据类型的,d表示一个双精浮点类型,i表示一个带符号的整型。value1=mp.Value('i',0...