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...
pool=multiprocessing.Pool() 1. 步骤4:使用apply_async方法执行函数 然后,我们可以使用apply_async方法在进程池中执行函数。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...
1、apply_async 例子: import time from multiprocessing import Pool as mp def run(num): print('num is {}'.format(num)) if num == 0: time.sleep(5) print('{} is end'.format(num)) if __name__ == '__main__': print('start') pool = mp(5) for i in range(3): pool.apply_...
第二种方法,就是记录下multiprocessing.Pool.apply_async的返回值(假设称之为result),然后在Pool被join之后,利用result.get()方法来得到原任务函数的返回值。在这里,multiprocessing.Pool.apply_async的返回值的类型是multiprocessing.pool.ApplyResult,其get()方法会返回原任务函数的返回值。 下面是把上面的那个例子重新...
pool =multiprocessing.Pool(processes=4) result = [] for i in range(3): msg = "hello %d" %i result.append(pool.apply_async(func,(msg,))) pool.close() pool.join() for res in result: print(res) print(":::",res.get())
deffunc_a():return"func_a"deffunc_b():return"func_b"deffunc_c():return"func_c"if__name__=='__main__':frommultiprocessingimportPool pool= Pool(processes=3)#开进程进程池results =[] results.append(pool.apply_async(func_a))
107-python-进程池中的返回值 # apply_async: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 importtime frommultiprocessingimportPool deffn(i): time.sleep(0.5) returni*i if__name__=='__main__': p=Pool(5) l=[] foriinrange(10):...
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...
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 =...
使用池apply_async的Python中的异步多处理 在Python中,使用multiprocessing.Pool.apply_async()可以实现异步多处理。这个方法允许我们并行地执行多个函数,从而提高程序的执行效率。 具体来说,apply_async()方法接受一个函数和一个参数列表作为输入,并返回一个AsyncResult对象。该对象可以用于获取函数的返回值或者检查函数...