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 AsyncResult 对象,该对象可以用于查询任务的状态和获取任务的返回值。 2. apply_async 函数如何返回结果 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...
deferror_handler(e):print(f"发生错误:{e}")deffaulty_function(n):ifn==5:raiseValueError("这是个故障")returnn*nif__name__=="__main__":withmultiprocessing.Pool(processes=4)aspool:foriinrange(10):pool.apply_async(faulty_function,(i,),callback=collect_result,error_callback=error_handler...
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_...
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
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):...
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 =...
apply_async()是非阻塞异步的, 不会等待子进程执行完毕, 主进程会继续执行, 会根据系统调度来进行进程切换。但是如果进程数量很多,而进程不能很快完成,内存就会占用很多,甚至爆内存。 解决方法——参考: Memory usage keep growing with Python's multiprocessing.pool ...
apply()apply_async()map()map_async()close()terminal()join() 这里主要说一下apply和apply_async两个,其他的内容可以进行百度搜索 apply Signature:pool.apply(func,args=(),kwds={})Docstring:Equivalentof `func(*args,**kwds)`.File:/usr/lib/python3.5/multiprocessing/pool.pyType:method ...