p.apply_async
时间: 2023-04-01 12:00:46 浏览: 84
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:
```python
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。
如果知道耗时过长的multiprocessing.Pool().apply_async是否结束的示例
可以通过调用 `AsyncResult.ready()` 方法来查询 `apply_async` 的执行状态。例如:
```python
import multiprocessing as mp
import time
def long_running_task(x):
time.sleep(5)
return x * x
if __name__ == '__main__':
p = mp.Pool()
async_result = p.apply_async(long_running_task, args=(10,))
while not async_result.ready():
print("Task is still running...")
time.sleep(1)
result = async_result.get()
print(f"Result: {result}")
```
在这个例子中,我们使用 `apply_async` 提交了一个耗时 5 秒钟的任务,然后通过 `AsyncResult.ready()` 方法查询任务是否执行完毕。如果任务还在执行,我们会每隔 1 秒钟输出一条消息,直到任务执行完毕。当任务执行完毕后,我们调用 `AsyncResult.get()` 方法获取返回的结果。