在类里面调用multiprocessing.apply_async和multiprocessing.Manager的示例
时间: 2024-05-03 17:19:27 浏览: 12
以下是一个示例代码,展示如何在类中使用`multiprocessing.apply_async`和`multiprocessing.Manager`:
```python
import multiprocessing
class MyManager(object):
def __init__(self):
self.manager = multiprocessing.Manager()
self.my_list = self.manager.list()
def add_item(self, item):
self.my_list.append(item)
def process_item(self, item):
# Do some processing on the item
return processed_item
def process_items(self):
with multiprocessing.Pool() as pool:
for item in self.my_list:
pool.apply_async(self.process_item, args=(item,), callback=self.add_item)
# Wait for all processes to finish
pool.close()
pool.join()
if __name__ == '__main__':
manager = MyManager()
manager.add_item('item1')
manager.add_item('item2')
manager.process_items()
print(manager.my_list)
```
在这个示例中,我们首先创建了一个`MyManager`类,并在类的构造函数中初始化了一个`multiprocessing.Manager`对象和一个共享列表`my_list`。然后,我们定义了一个`add_item`方法,用于向共享列表中添加新的项目。
接下来,我们定义了`process_item`方法,该方法对每个项目进行处理,并返回处理后的结果。
最后,我们定义了`process_items`方法,该方法使用`multiprocessing.Pool`创建一个进程池,并使用`apply_async`方法异步处理每个项目。我们还将`add_item`方法作为回调函数传递给`apply_async`,以便在处理完成后将结果添加到共享列表中。
在主函数中,我们创建了一个`MyManager`对象,并向其中添加了两个项目。然后,我们调用了`process_items`方法来处理这些项目,并在处理完成后打印了共享列表中的所有项目。