#callback为回调函数pools.apply_async(func, args=(), kwds={}, callback=None, error_callback=None,) 1. 直接看例子: from multiprocessing import Poolimport timeimport osdef func(*args, **kwargs): # 定义进程函数 print('sub process id:', os.getpid()) time.sleep(1)if __name__ == "...
1.2 apply_async(func[,args[,kwds[,callback[,error_callback]]]) apply()方法的一个变种,返回一个AsyncResult对象。 如果指定了callback, 它必须是一个接受单个参数的可调用对象。当执行成功时,callback会被用于处理执行后的返回结果,否则,调用error_callback。 如果指定了error_callback, 它必须是一个接受单...
apply函数主要用于传递不定参数,主进程会被阻塞到函数执行结束。也就是说只有apply里面的内容被执行完了,才会进行执行主函数的内容。 在这里插入图片描述 apply_async Signature:pool.apply_async(func,args=(),kwds={},callback=None,error_callback=None)Docstring:Asynchronous version of`apply()`method.File:/u...
pool= Pool(processes=2)#for i in range(500):#'''#(1)循环遍历,将500个子进程添加到进程池(相对父进程会阻塞)\n'#(2)每次执行2个子进程,等一个子进程执行完后,立马启动新的子进程。(相对父进程不阻塞)\n'#'''#pool.apply_async(test, args=(i,)) #维持执行的进程总数为10,当一个进程执行完后...
pool.apply_async( func.work, args=(k,), callback=func.call_back, ) 这也是我们使用 apply_async() 最常见写法。这样写存在一个隐患,很容易出现指定函数不执行,也无报错的现象。 对于编程新手,这是非常难排查的bug! 查看python 官方文档,我们可以看到 apply_async() 的定义如下: apply_async(func[, arg...
p.apply_async(long_time_task, args=(q.get(),), callback=success, error_callback=err) p.close() p.join()print('q.size=%d,success_count=%d'% (q.qsize(), success_count)) 上面的例子有时候是能运行的,但有时候不能,特别是子程序执行很快的时候while经常陷入死循环,原因是 ...
map_async(func, iterable, chunksize=0, callback=None, error_callback=None) 与apply_async 类似,map_async 是 map 的异步版本,我们可以通过他返回的对象的阻塞调用 get 方法来获取进程执行后的结果,与 apply_async 不同的是,map_async 会先收集多个进程的运行结果后返回。
默认值为None,表示workder进程的生命周期和pool一样 context是用来启动worker进程的上下文。 pool对象的方法只能被创建这个pool的进程调用。 apply(func[, args[, kwds]]),调用方法func并阻塞,直到方法执行完毕。 apply_async(func[, args[, kwds[, callback[, error_callback]]]),调用func,当方法执行完毕后调...
apply_async为异步进程池写法。异步指的是启动子进程的过程,与父进程本身的执行(print)是异步的,而For循环中往进程池添加子进程的过程,与父进程本身的执行却是同步的。''' pool.apply_async(test,args=(i,))# 维持执行的进程总数为8,当一个进程执行完后启动一个新进程.print("test")pool.close()pool.join...
apply_async为异步进程池写法。异步指的是启动子进程的过程,与父进程本身的执行(print)是异步的,而For循环中往进程池添加子进程的过程,与父进程本身的执行却是同步的。 ''' pool.apply_async(test, args=(i,)) # 维持执行的进程总数为8,当一个进程执行完后启动一个新进程. ...