p.apply_async

p.apply_async 是 Python 中的一个异步执行函数，用于提交一个可调用对象到进程池中异步执行。它的语法是 p.apply_async(func[, args[, kwds[, callback[, error_callback]]]])，其中 func 是要执行的函数，args 是传递给函数的参数，kwds 是传递给函数的关键字参数，callback 是函数执行完成后的回调函数，error_callback 是函数执行出错时的回调函数。

相关问题

p.apply_async（）的作用是什么

`apply_async()` 是 Python 中 `multiprocessing` 模块中的一个异步方法，用于将一个函数异步地提交到进程池中执行。

它的作用是在进程池中执行一个函数，但不会阻塞主进程，而是在后台异步执行函数，返回一个异步执行的结果对象。这个结果对象可以在后续的代码中通过调用 `get()` 方法获得执行结果。

`apply_async()` 方法的语法为：

apply_async(func[, args=()[, kwds={}[, callback=None]]])

其中，`func` 是要执行的函数名称，`args` 是一个元组类型的参数列表，`kwds` 是一个字典类型的参数列表，`callback` 是一个可选的回调函数。

需要注意的是，如果使用 `apply_async()` 方法提交的函数执行出错，其无法抛出异常，因为异常不会跨进程传递。因此，我们需要在函数内部对异常进行处理，或者对结果对象进行异常判断处理。

一个multiprocessing.apply_async处理多个multiprocessing.Manager.Queue()的示例

以下是一个使用`multiprocessing.apply_async`函数处理多个`multiprocessing.Manager.Queue()`的示例代码：

import multiprocessing


def worker(q1, q2):
    while True:
        item = q1.get()
        if item is None:
            break
        # 处理item
        result = item + 1
        q2.put(result)


if __name__ == '__main__':
    manager = multiprocessing.Manager()
    q1 = manager.Queue()
    q2 = manager.Queue()

    # 启动worker进程
    p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(q1, q2))
    p.start()

    # 向队列q1中添加数据
    for i in range(10):
        q1.put(i)

    # 添加结束标记
    q1.put(None)

    # 从队列q2中读取结果
    results = []
    for i in range(10):
        result = q2.get()
        results.append(result)

    # 等待worker进程结束
    p.join()

    print(results)

在示例代码中，我们首先创建了两个`multiprocessing.Manager.Queue()`对象：`q1`和`q2`。然后我们启动了一个worker进程，将`q1`和`q2`作为参数传递给worker函数。在worker函数中，我们使用无限循环来不断地从`q1`队列中读取数据，并对每个数据进行处理，然后将结果放入`q2`队列中。当从`q1`中取到None时，说明数据已经全部处理完毕，此时退出循环。

在主进程中，我们向`q1`队列中添加10个数据，并在最后添加一个None作为结束标记。然后我们使用循环从`q2`队列中读取结果，并将结果保存到一个列表中。最后我们等待worker进程结束，并输出结果列表。

需要注意的是，`multiprocessing.Manager.Queue()`对象是进程安全的队列，可以在多个进程之间共享数据。在上面的示例代码中，我们通过`multiprocessing.Process`函数启动了一个worker进程，并将`q1`和`q2`队列作为参数传递给worker函数。在worker函数中，我们可以直接使用`q1`和`q2`队列来进行数据的读取和写入。这样就可以实现多个进程之间的通信和协作。