def __init__(self, pool, chunksize, length, callback, error_callback): ApplyResult.__init__(self, pool, callback, error_callback=error_callback) self._success = True self._value = [None] * length self._chunksize = chunksize if chunksize <= 0: self._number_left = 0 self._event...
当结果变为就绪时,将对其应用回调,即除非调用失败,在这种情况下将应用error_callback。如果指定了error_callback,那么它应该是一个可调用的,它接受一个参数。如果目标函数失败,则使用异常实例调用error_callback。回调应立即完成,否则处理结果的线程将被阻止。 frommultiprocessingimportPoolimporttimedeftest(p):print(p...
apply(func[, args[, kwds]]) :使用arg和kwds参数调用func函数,结果返回前会一直阻塞, 由于这个原因,apply_async()更适合并发执行,另外,func函数仅被pool中的一个进程运行。 apply_async(func[, args[, kwds[, callback[, error_callback]]]) : apply()方法的一个变体,会返回一个结果对象。 如果callback...
res.append(pool.apply_async(func=func, args=(args, ))) # 开启子进程, 单个的话一定要有逗号 # 算算算 pool.close() # 关闭进程, 之前都是并行 pool.join() # 阻塞进程,进程同步,主进程等待子进程完成后再执行后面的代码 for i in res: df[f'i.get().name'] = i.get() # https://www....
在同一时刻,只能有一个进程来取值,它内部有一个锁的机制。那么另一个进程进来后就会阻塞一会儿,阻塞的时候非常短 队列是进程安全的,内置了锁来保证队列中的每一个数据都不会被多个进程重复取值 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtimeimportrandom ...
context: 用在制定工作进程启动时的上下文,一般使用 multiprocessing.Pool() 或者一个context对象的Pool()方法来创建一个池,两种方法都适当的设置了context。 而在进程池中实际创建子进程也有几个办法: (a)最普通的方式是直接申请: xxx.apply(func, args=(), kwds={}, callback=None, error_callback=None) ...
apply_async(func[, args=()[, kwds={}[, callback=None]]]) 与apply用法一样,但它是非阻塞且支持结果返回进行回调。 map() 函数原型: map(func,iterable[,chunksize=None]) Pool类中的map方法,与内置的map函数用法行为基本一致,它会使进程阻塞直到返回结果。
pool.apply_async(fun,(i,),) apply_async是multiprocessing.Pool(在本文中是进程池pool)的类属性,用于并行计算。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 apply_async(func[,args[,kwds[,callback[,error_callback]]]) 其中: func表示放入进程池的函数名,在本文例子中是自定义函数fun ; args...
Pool(用于创建管理进程池) Queue(用于进程通信,资源共享) Value,Array(用于进程通信,资源共享) Pipe(用于管道通信) Manager(用于资源共享) 同步子进程模块: Condition(条件变量) Event(事件) Lock(互斥锁) RLock(可重入的互斥锁(同一个进程可以多次获得它,同时不会造成阻塞) ...
(x):... return x*x...>>> p.map(f, [1,2,3])Process SpawnPoolWorker-6:Process SpawnPoolWorker-7:Process SpawnPoolWorker-5:Traceback (most recent call last):...AttributeError: Can't get attribute 'f' on <module '__main__' (built-in)>AttributeError: Can't get attribute 'f'...