apply_async函数的回调函数参数可以用于接收任务的返回值。代码如下: defcallback(result):# 处理任务的结果# ...if__name__=='__main__':pool=Pool()results=[]forarginargs:result=pool.apply_async(task,args=(arg,),callback=callback)# 添加任务,并指定回调函数results.append(result)pool.close()pool...
p.apply(func [, args [, kwargs]]) 在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。 需要强调的是:此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数,必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async() p.apply_async(func [, args [, kwargs...
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...
python 进程池Pool的apply_async方法以及一些需要注意的地方 在写多进程的时候我发现一个问题,用Pool的apply_async(异步非阻塞)的时候传入实例函数会出错,或者说是子进程被跳过似的感觉(python2.7)。 但是用python3.7的话没有任何问题。 code: #-*- coding:utf-8 -*-importmultiprocessingimportosimporttimeclassA(o...
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: 个人尝试: 设置maxtasksperchild=1的方法无效,设置len(pool._cache)条件判断的方法有效。
起因是想用python多进程处理pyqtgraph画图的问题,提升时间效率,于是使用pool.apply_async进程池,来声明自定义的继承QTabWidget类的多个对象,但是会报错说不能pickle这个类型的object, multiprocessing.pool.M…
importloggingimport osimport timefrom multiprocessing.poolimportPoolfrom timeimportsleepdeff():sleep(1)return'%s finish f_call at %s'%(os.getpid(),time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))if__name__=='__main__':result=[]withPool(4)aspool:result.append(pool.apply_async(f))result.append(...
p=Pool(processes=4)#模拟并发调用线程池foriinrange(10):p.apply_async(sayHi,[i]) 执行结果: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 [root@python thread]# python pool.py def print result:0def print result:1def print result:2def print result:3def print result:4def print result...
multiprocessing.Pool(n) 可创建 n 个进程的进程池供用户调用。如果进程池任务不满,则新的进程请求会被立即执行;如果进程池任务已满,则新的请求将等待至有可用进程时才被执行。向进程池提交任务有以下两种方式。 apply_async(func[, args[, kwds[, callback]]]) :非阻塞式提交。即使进程池已满,也会接受新的...
10 parse_jobs = [pool.apply_async(parse, args=(html,)) for html in htmls] 11 results = [j.get() for j in parse_jobs] 12 13 ... 14 还是在内网测试, 只用了 16.3秒!! 这可比上面的单线程爬虫快了3.5倍. 而且我还不是在外网测试的. 如果在外网, 爬取一张网页的时间更长, 使...