如果知道耗时过长的multiprocessing.Pool().apply_async是否结束的示例
时间: 2024-02-22 13:56:53 浏览: 65
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。
相关问题
pool.apply_async
`pool.apply_async()` 是 Python 中 `concurrent.futures` 模块提供的功能,用于异步地将函数应用到任务上并返回结果。它通常在 `ThreadPoolExecutor` 或 `ProcessPoolExecutor` 对象上调用,这两个都是线程池和进程池的实例。
当你有一个耗时的操作想并发处理时,可以先创建一个 `Future` 对象,然后将其提交给线程池。`apply_async()` 函数会立即返回,而不会阻塞主线程。线程池会在后台执行指定的函数,并在完成后通过回调(`on_done` 或设置的结果获取器)返回结果。
使用示例:
```python
import concurrent.futures
def my_task(x):
# 这是一个耗时的操作
return x * x
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
future = executor.submit(my_task, 5) # 使用submit, 提交任务但不等待完成
result = future.result() # 等待任务完成并获取结果
```
使用 wait() 方法检查多个 apply_async 是否全部运行完毕的示例
下面是一个使用 `wait()` 方法来检查多个 `apply_async` 是否全部运行完毕的示例:
```python
import multiprocessing as mp
import time
def foo(x):
print("start %d" % x)
time.sleep(1)
print("end %d" % x)
return x
if __name__ == '__main__':
with mp.Pool() as pool:
results = []
for i in range(5):
result = pool.apply_async(foo, (i,))
results.append(result)
# 等待所有异步任务完成
for result in results:
result.wait()
# 输出所有异步任务的执行结果
for result in results:
print(result.get())
```
在上面的示例中,首先创建了一个 `Pool` 对象,并使用 `apply_async` 方法提交了 5 个异步任务,将返回的 `AsyncResult` 对象存储在列表 `results` 中。接着使用循环来调用每个 `AsyncResult` 对象的 `wait()` 方法,等待所有异步任务完成。最后使用循环来调用每个 `AsyncResult` 对象的 `get()` 方法,获取执行结果。
在异步任务的函数 `foo` 中,我们使用 `time.sleep(1)` 来模拟一个耗时的操作。运行程序后,可以看到每个异步任务的开始和结束时间,以及它们的执行结果。由于使用了 `wait()` 方法等待异步任务完成,因此程序会等待所有任务执行完毕后才会输出结果。
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