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...
apply_async是concurrent.futures模块中ThreadPoolExecutor类的一个方法,用于异步执行一个函数。它的用法如下: AI检测代码解析 importconcurrent.futuresdeffunc1():print("Function 1 is running")deffunc2():print("Function 2 is running")executor=concurrent.futures.ThreadPoolExecutor()# 异步执行func1future1=exe...
# async_pool.join() for i in results: i.wait() # 等待线程函数执行完毕 for i in results: if i.ready(): # 线程函数是否已经启动了 if i.successful(): # 线程函数是否执行成功 print(i.get()) # 线程函数返回值 # apply print('\n---apply---') pool = ThreadPool(processes=4) results...
apply()和apply_async()是同样的。 用线程池(或者进程池)实现并发服务器: 1frommultiprocessing.poolimportThreadPool2importsocket34server =socket.socket()5server.bind(('', 12345))6server.listen(6)7print('---等待客户端连接---')8defworker(conn):9whileTrue:10recv_data = conn.recv(1024)11ifrecv...
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...
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...
Python pool.apply_async()不调用目标函数? 、、 我正在编写一个优化例程,以强制搜索最优超参数的解决空间;而apply_async似乎根本没有做任何事情。UbuntuServer16.04,Python3.5,PyCharm CE 2018。另外,我是在Azure虚拟机上做这个的。(processes=self.n_proc) job = p.apply_asyncasync,结果将按 浏览2提问于...
(url)) 多线程方式: tpool = ThreadPool(20) # 创建一个线程池,20个线程数 data_list = tpool.map(get_data_from_url, url_list) # 将任务交给线程池,所有url都完成后再继续执行,与python的map方法类似 或 for url in url_list: data_list.append(tpool.apply_async(get_data_from_url, url) ) #...
进程池:通过使用 multiprocessing 模块的 Pool 类,可以创建进程池,实现对任务的批量处理。进程池中的多个进程可以并行执行任务,从而提高效率。 函数名功能参数返回值 Pool 进程池创建 Processcount 进程池对象 apply_async 任务加入进程池(异步) func,args 无 join 等待进程池任务结束 无 无 close 关闭进程池 无 无...
pool = multiprocessing.Pool(processes = 3) 1、apply()— 该函数用于传递不定参数,主进程会被阻塞直到函数执行结束(不建议使用,并且3.x以后不在出现),函数原型如下: apply(func, args=(), kwds={}) 2、apply_async— 与apply用法一致,但它是非阻塞的且支持结果返回后进行回调,函数原型如下: ...