python multiprocessing map_async get()
时间: 2024-02-09 15:54:42 浏览: 26
`map_async()` 方法是 `multiprocessing` 模块中的一个函数,用于并发执行一个可调用对象。它返回一个 `AsyncResult` 对象,该对象可以用于获取结果。`AsyncResult` 对象有一个 `get()` 方法,可以用于阻塞并等待结果返回。如果没有结果可用,它将会一直等待,直到结果可用为止。
`map_async()` 和普通的 `map()` 方法类似,但是它可以异步的运行任务,并且不会阻塞主进程。它可以接受两个参数:一个可调用对象和一个可迭代对象。`map_async()` 方法将可迭代对象中的每个元素作为参数传递给可调用对象,并将结果存储在一个列表中。
需要注意的是,`get()` 方法只会返回一个结果。如果你想获取所有结果,可以使用 `get()` 方法的可选参数 `timeout`,它可以设置等待的时间。如果在指定的时间内没有结果可用,`get()` 方法将会抛出一个 `multiprocessing.TimeoutError` 异常。此外,如果 `map_async()` 方法中的可调用对象抛出了异常,`get()` 方法也会抛出相应的异常。
相关问题
python multiprocessing apply()、map()、apply_async()、map_async() 如何使用
这些函数是Python中用于实现进程池的函数。下面是它们的使用方法:
1. apply():该函数是同步的,它会阻塞当前进程,直到子进程执行完毕并返回结果。使用方法如下:
```python
from multiprocessing import Pool
def func(x):
return x * x
if __name__ == '__main__':
pool = Pool(processes=4)
result = pool.apply(func, (10, ))
print(result)
```
2. map():该函数是同步的,它会阻塞当前进程,直到子进程执行完毕并返回结果。使用方法如下:
```python
from multiprocessing import Pool
def func(x):
return x * x
if __name__ == '__main__':
pool = Pool(processes=4)
result = pool.map(func, [1, 2, 3, 4, 5])
print(result)
```
3. apply_async():该函数是异步的,它不会阻塞当前进程,而是立即返回一个AsyncResult对象。使用方法如下:
```python
from multiprocessing import Pool
def func(x):
return x * x
if __name__ == '__main__':
pool = Pool(processes=4)
result = pool.apply_async(func, (10, ))
print(result.get())
```
4. map_async():该函数是异步的,它不会阻塞当前进程,而是立即返回一个AsyncResult对象。使用方法如下:
```python
from multiprocessing import Pool
def func(x):
return x * x
if __name__ == '__main__':
pool = Pool(processes=4)
result = pool.map_async(func, [1, 2, 3, 4, 5])
print(result.get())
```
注意:apply_async() 和 map_async() 的返回值是一个AsyncResult对象,可以调用其get()方法获取结果。而 apply() 和 map() 则会直接返回结果。
python multiprocessing 如何并行处理不同的任务
Python的multiprocessing模块可以用于并行处理不同的任务。具体步骤如下:
1. 导入multiprocessing模块。
2. 创建一个进程池Pool对象,指定进程池中的进程数量。
3. 使用Pool对象的map()或imap()方法,将要执行的任务以及任务所需的参数传递给它。
4. 最后,关闭进程池,释放资源。
下面是一个简单的示例代码,其中有两个不同的任务需要并行处理:
```python
import multiprocessing
def task1(arg):
# 执行任务1
pass
def task2(arg):
# 执行任务2
pass
if __name__ == '__main__':
pool = multiprocessing.Pool(processes=2) # 创建进程池对象,包含2个进程
results = [] # 存储任务执行结果
for i in range(10):
if i % 2 == 0:
results.append(pool.apply_async(task1, args=(i,))) # 将任务1提交到进程池中执行
else:
results.append(pool.apply_async(task2, args=(i,))) # 将任务2提交到进程池中执行
pool.close() # 关闭进程池,不再接受新的任务
pool.join() # 等待所有任务完成
for r in results:
print(r.get()) # 获取任务执行结果
```
在上面的示例中,我们创建了一个包含2个进程的进程池对象,然后将10个任务交给进程池处理。如果任务的编号是偶数,就执行任务1,否则执行任务2。最后,我们等待所有任务完成,并获取它们的执行结果。注意,我们使用了apply_async()方法来提交任务,这个方法是异步的,会立即返回一个AsyncResult对象,可以通过它来获取任务的执行结果。
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