在multiprocessing.Pool().apply_async()运行的函数内无法识别globals()对象
时间: 2024-02-06 08:11:58 浏览: 30
对于`multiprocessing.Pool().apply_async()`运行的函数,它是在一个新的进程中执行的,因此不能识别主进程中的`globals()`对象。如果需要在新进程中使用某些全局变量,可以先将这些变量传递给`apply_async()`函数中的`args`或`kwds`参数。示例如下:
```python
import multiprocessing
global_var = 1
def func(arg1, arg2):
print(arg1, arg2, global_var)
if __name__ == '__main__':
pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
result = pool.apply_async(func, args=('hello', 'world'), kwds={'global_var': global_var})
pool.close()
pool.join()
```
在上面的示例中,`global_var`是一个全局变量,但是在`func()`函数中无法识别。我们将它作为关键字参数传递给`apply_async()`函数,然后在`func()`函数中就可以使用了。
相关问题
防止multiprocessing.Pool().apply_async进程提前结束
在使用`multiprocessing.Pool()`时,`apply_async()`方法会在进程池中异步地执行一个函数,但是由于进程池是异步的,可能会在执行过程中出现提前结束的情况。为了解决这个问题,你可以使用`Pool().close()`和`Pool().join()`方法来等待所有进程完成。
具体来说,你可以先调用`Pool().close()`方法来关闭进程池,然后在调用`Pool().join()`方法来等待所有进程完成。这样可以保证所有进程都完成后再进行下一步操作,避免了进程提前结束的情况。
示例代码如下:
```
from multiprocessing import Pool
import time
def worker(num):
print("start worker %d" % num)
time.sleep(3)
print("end worker %d" % num)
if __name__ == '__main__':
pool = Pool(3)
for i in range(5):
pool.apply_async(worker, args=(i,))
pool.close()
pool.join()
print("All processes finished")
```
在上面的示例代码中,我们使用`Pool().apply_async()`方法异步地执行了5个进程,然后通过`Pool().close()`关闭了进程池,最后通过`Pool().join()`等待所有进程完成。这样可以确保所有进程都完成后才打印出"All processes finished"。
在multiprocessing.Pool().apply_async里删除multiprocessing.Manager().list()里面一个元素的示例
好的,以下是一个示例代码,可以使用`apply_async`方法异步删除`Manager().list()`里的一个元素:
```python
import multiprocessing
def delete_element(shared_list, element):
if element in shared_list:
shared_list.remove(element)
if __name__ == '__main__':
with multiprocessing.Manager() as manager:
shared_list = manager.list([1, 2, 3, 4, 5])
pool = multiprocessing.Pool()
result = pool.apply_async(delete_element, args=(shared_list, 3))
pool.close()
pool.join()
print(shared_list)
```
在这个示例中,我们定义了一个`delete_element`函数来删除`Manager().list()`中的元素。然后,我们使用`apply_async`方法在进程池中异步调用该函数,并传入`shared_list`和要删除的元素`3`作为参数。最后,我们关闭进程池并等待所有任务完成,然后打印`shared_list`,输出结果应为`[1, 2, 4, 5]`。注意,`Manager().list()`是一个可变的共享数据结构,因此我们可以在多个进程中对其进行修改。