apply_async 方法本身不直接返回函数的执行结果,而是返回一个 AsyncResult 对象。你可以通过调用 AsyncResult 对象的 get 方法来获取函数的返回值。get 方法是一个阻塞操作,它会等待任务完成并返回结果。 3. 示例代码 下面是一个简单的示例代码,展示了如何使用 apply_async 并获取其返回值: python import multiprocessin...
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_...
通过调用get方法来获取apply_async的返回值。这个方法会阻塞当前进程,直到获取到结果。 result=result.get() 1. 3. 代码示例和解释 下面是完整的代码示例以及每一行代码的解释: frommultiprocessingimportPool# 创建进程池pool=Pool()defmy_function(arg1,arg2):# 执行一些操作returnresult# 提交任务至进程池result=p...
msg = "hello %d" %i result.append(pool.apply_async(func,(msg,))) pool.close() pool.join() for res in result: print(res) print(":::",res.get()) # 运行结果 msg: hello 0 msg: hello 1 msg: hello 2 end end end <multiprocessing.pool.ApplyResult object at 0x0000027BF6B3F0D0> :...
apply_async()本身就可以返回被进程调用的函数的返回值。上一个创建多个子进程的代码中,如果在函数func中返回一个值,那么pool.apply_async(func, (msg, ))的结果就是返回pool中所有进程的值的对象(注意是对象,不是值本身)。 1 2 3 4 5 6 7
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。
python多进程,并获取每个进程的返回值 1 2 3 4 5 6 7 8 pool = multiprocessing.Pool(processes=10) row = [...] for row in rows: task_id = row[1] img_id = row[0] pool.apply_async(check_picture_contain_human_or_dog, (task_id, img_id)) pool.close() pool.join()...
apply_async(func,args,kwds)功能： 以异步的方式将要执行的事件放入进程池(异步:放入进程池后无顺序执行)参数：func ： 要执行的函数args ： 给函数按位置传参kwds ： 给函数按照键值传参返回值 ： 返回事件执行后的返回值对象，可以通过调用get() 函数获取事件函数return的内容Pool()功能：创建进程池返回值类型...
deffunc(msg):print("msg:",msg)time.sleep(3)print("end")if__name__=="__main__":cores=multiprocessing.cpu_count()pool=multiprocessing.Pool(processes=cores)print("Adding tasks...")foriinrange(cores):msg="hello %d"%(i)pool.apply_async(func,(msg,))#维持执行的进程总数为processes,当一...