if executor is None: executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() self._default_executor = executor # 最后将阻塞代码放到线程池执行 然后返回一个 future 对象 return futures.wrap_future(executor.submit(func, *args), loop=self) def wrap_future(future, *, loop=None): """Wrap concurrent.fut...
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...
# 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...
pool=ThreadPool(2)#pool=Pool(2) ##进程池pool.apply_async(func,args=(1,2),kwds={})#注意这里是kwds,不是kwargspool.close()#在join之前,必须要close一下,不允许再提交任务了,关闭提交任务的通道pool.join()###特别注意,进程池和线程池是在Linux上的东西,上面的代码要想在win上运行,可用如下方法(只...
来看demo,用这个ThreadPool。ThreadPool(3)就是在线程池中有3个线程,apply_async就是分配任务,传入的是一个函数 from multiprocessing.pool import ThreadPool import time def hello(name): print('hello,{}'.format(name)) time.sleep(2) print('Bye') ...
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor # python原生线程池,这个更主流 import threadpool # 线程池,需要 pip install threadpool,很早之前的 方式1 multiprocessing.dummy Pool() 非阻塞方法 multiprocessing.dummy.Pool.apply_async() 和 multiprocessing.dummy.Pool.imap() ...
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) ) #...