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...
在这个示例中,我们首先导入了multiprocessing模块的Pool类。然后,我们创建了一个进程池对象pool。 接下来,我们定义了一个函数my_function,它接收两个参数arg1和arg2。在这个函数中,我们可以执行一些需要异步处理的操作,并返回结果。 然后,我们使用apply_async方法将my_function和参数(arg1, arg2)提交给进程池进行处理。
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 ...
在Python中,使用multiprocessing.Pool.apply_async()可以实现异步多处理。这个方法允许我们并行地执行多个函数,从而提高程序的执行效率。 具体来说,apply_async()方法接受一个函数和一个参数列表作为输入,并返回一个AsyncResult对象。该对象可以用于获取函数的返回值或者检查函数是否已经执行完毕。