pool.map_async是multiprocessing模块中的一个函数,它允许我们并行地在多个进程中执行函数。 具体来说,pool.map_async函数接受一个函数和一个可迭代对象作为参数。它将可迭代对象中的每个元素作为参数传递给函数,并在多个进程中并行地执行函数。返回的结果是一个AsyncResult对象,可以通过调用get()方法
multiprocessing是python的多进程库,multiprocessing.dummy则是多线程的版本,使用都一样。 其中都有pool池的概念,进程池/线程池有共同的方法,其中方法对比如下 : There are four choices to mapping jobs to process. Here are the differences: 多参数并发阻塞有序结果mapnoyesyesyesapplyyesnoyesnomap_asyncnoyesnoyes...
AsyncResult 为Pool.apply_async()和Pool.map_async()返回对象所属的类。 get([timeout]) 用于获取执行结果。如果timeout不是None并且在timeout秒内仍然没有执行完得到结果,则抛出multiprocessing.TimeoutError异常。如果远程调用发生异常,这个异常会通过get()重新抛出。 wait([timeout]) 阻塞,直到返回结果,或者time...
import multiprocessing def process_task(num): if num == 0: raise ValueError("Invalid input") return num * 2 if __name__ == '__main__': pool = multiprocessing.Pool() result = pool.map_async(process_task, [1, 2, 3, 0, 4]) pool.close() pool.join() try: output = result.get...
python 多进程阻map和map_async python 多进程池,是multiprocessing模块下的一个类,是一种创建多进程的更加简便的方式,可以更加方便的分配任务与传递参数。pool=mp.Pool(processes=6)生成进程池Pool的两个任务分配的函数.map(函数名,参数列表的列表)所谓的参数列表的列
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 七 完整代码示例 八 源码地址 在Python 编程中,多进程(Multiprocessing)是一种提高程序执行效率的重要手段。本文深入解析了多...
1、apply 和 apply_async 一次执行一个任务,但 apply_async 可以异步执行,因而也可以实现并发。 2、map 和 map_async 与 apply 和 apply_async 的区别是可以并发执行任务。 3、starmap 和 starmap_async 与 map 和 map_async 的区别是,starmap 和 starmap_async 可以传入多个参数。
pool = multiprocessing.Pool(processes = 3) 1、apply() — 该函数用于传递不定参数,主进程会被阻塞直到函数执行结束(不建议使用,并且3.x以后不在出现),函数原型如下: apply(func, args=(), kwds={}) 2、apply_async —与apply用法一致,但它是非阻塞的且支持结果返回后进行回调,函数原型如下: ...
pool = multiprocessing.Pool() pool.apply_async(f, args = (a,), kwds = {b : value}) pool.close() pool.join() (b)如果子进程有返回值,且返回值需要集中处理,则建议采用map方式(子进程活动只允许1个参数): XXX.map(func, iterable, chunksize=None) #将iterable的每个元素作为参数,应用func函数,...
下面介绍一下multiprocessing 模块下的Pool类下的几个方法 apply() 函数原型: apply(func[, args=()[, kwds={}]]) AI代码助手复制代码 该函数用于传递不定参数,主进程会被阻塞直到函数执行结束(不建议使用,并且3.x以后不在出现)。 apply_async()