python multiprocessing apply返回值是什么

在 multiprocessing 模块中，apply() 方法会将一个函数应用到一个参数元组上，并返回函数的执行结果。

具体来说，apply() 方法的返回值就是被调用函数的返回值。如果被调用函数没有返回值，则 apply() 方法返回 None。

需要注意的是，apply() 方法会阻塞主进程，直到被调用函数执行完毕并返回结果。如果需要并发执行多个函数，可以使用 multiprocessing.Pool 类的 map() 或 apply_async() 方法。

另外，如果在执行函数时出现异常，apply() 方法会将异常对象抛出，需要在调用时使用 try...except... 块进行捕获并处理。

相关问题

python multiprocessing apply()、map()、apply_async()、map_async() 如何使用

这些函数是Python中用于实现进程池的函数。下面是它们的使用方法：

1. apply()：该函数是同步的，它会阻塞当前进程，直到子进程执行完毕并返回结果。使用方法如下：

from multiprocessing import Pool

def func(x):
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(processes=4)
    result = pool.apply(func, (10, ))
    print(result)

2. map()：该函数是同步的，它会阻塞当前进程，直到子进程执行完毕并返回结果。使用方法如下：

from multiprocessing import Pool

def func(x):
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(processes=4)
    result = pool.map(func, [1, 2, 3, 4, 5])
    print(result)

3. apply_async()：该函数是异步的，它不会阻塞当前进程，而是立即返回一个AsyncResult对象。使用方法如下：

from multiprocessing import Pool

def func(x):
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(processes=4)
    result = pool.apply_async(func, (10, ))
    print(result.get())

4. map_async()：该函数是异步的，它不会阻塞当前进程，而是立即返回一个AsyncResult对象。使用方法如下：

from multiprocessing import Pool

def func(x):
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(processes=4)
    result = pool.map_async(func, [1, 2, 3, 4, 5])
    print(result.get())

注意：apply_async() 和 map_async() 的返回值是一个AsyncResult对象，可以调用其get()方法获取结果。而 apply() 和 map() 则会直接返回结果。

python multiprocessing 进程池

Python的multiprocessing库提供了进程池的功能，可以用于管理和调度多个子进程的执行。进程池可以在创建时指定最大进程数，当有新的任务提交到进程池中时，如果进程池还没有满，则会创建一个新的进程来执行该任务；如果进程池已满，则该任务会等待，直到有进程结束才会创建新的进程来执行。

在Python中使用进程池时，可以通过multiprocessing.Pool类来创建进程池。可以使用apply_async方法向进程池提交任务，并且可以指定回调函数。回调函数将在任务执行完成后被调用，并且可以接收任务的返回值作为参数。

下面是一个示例代码，演示了如何使用进程池：

from multiprocessing import Pool

def worker(msg):
    print(msg)

if __name__ == '__main__':
    # 创建进程池，最大进程数为3
    pool = Pool(3)

    for i in range(18):
        msg = "Hello %d" % i
        # 向进程池提交任务
        pool.apply_async(worker, (msg,))

    # 关闭进程池，不再接受新的任务
    pool.close()
    # 等待所有任务执行完成
    pool.join()

在上述示例代码中，创建了一个进程池，最大进程数为3。然后通过循环向进程池提交了18个任务，每个任务都是调用worker函数并传递一个参数。最后关闭进程池并等待所有任务执行完成。

请注意，进程池中的任务是按照提交的顺序执行的，但执行的顺序并不确定。进程池会自动管理任务的调度和执行，保证在池中有空闲进程时会立即执行新的任务。