等待多个延时的multiprocessing.apply_async()进程完全结束最好的方法
时间: 2024-02-22 08:56:38 浏览: 26
你可以使用`multiprocessing.Pool()`和它的`join()`方法来等待所有进程完全结束。以下是一个示例代码:
```python
import multiprocessing
import time
def process(n):
# 延时操作
time.sleep(1)
return n * n
if __name__ == '__main__':
# 创建进程池
pool = multiprocessing.Pool()
# 启动多个进程
results = [pool.apply_async(process, args=(n,)) for n in range(5)]
# 等待所有进程完成
pool.close()
pool.join()
# 获取结果
for result in results:
print(result.get())
```
在上面的代码中,我们首先创建了一个进程池`multiprocessing.Pool()`,然后使用`apply_async()`方法启动了5个进程。完成后,我们使用`close()`方法关闭进程池,并使用`join()`方法等待所有进程完全结束。最后,我们使用`get()`方法获取每个进程的结果并打印它们。
请注意,`join()`方法在所有进程完成之前会一直阻塞,因此它是等待所有进程完成的最好方法之一。
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"。
multiprocessing.apply_async简单示例
好的,我理解了您的要求。下面是一个简单的multiprocessing.apply_async示例:
```python
import multiprocessing
def func(num):
return num * 2
if __name__ == '__main__':
pool = multiprocessing.Pool(processes=4) # 创建进程池
result = []
for i in range(1, 6):
result.append(pool.apply_async(func, (i,)))
pool.close()
pool.join()
for res in result:
print(res.get()) # 打印每个进程的返回结果
```
在这个例子中,我们创建了一个进程池,并且使用apply_async方法异步地执行func函数。我们传入5个参数给func函数,每个参数都是从1到5的整数。然后,我们使用get方法来获得每个进程的结果,并打印这些结果。
希望这个简单示例能够帮助您了解如何使用multiprocessing.apply_async函数。