在multiprocessing.Pool()一个apply_async()内的函数增加多个apply_async()有没有 问题
时间: 2024-02-23 21:56:22 浏览: 22
在一个`apply_async()`内增加多个`apply_async()`是可能存在问题的,因为`apply_async()`是异步非阻塞的,它会立即返回一个结果对象,而不会等待被调用的函数执行完成。如果在一个`apply_async()`内增加多个`apply_async()`,那么这些被调用的函数会在不同的进程中并行执行,但是它们的执行顺序是不确定的,可能会出现一些竞态条件或其他并发问题。如果需要同时执行多个函数,建议使用`map_async()`或`imap_unordered()`等方法,或者使用`apply()`等同步阻塞的方法。
相关问题
在multiprocessing.Pool().apply_async()运行的函数内无法识别globals()对象
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。
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。