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python进程池中apply如何使用?

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十一

2020-11-18 15:34:00925浏览 · 0收藏 · 0评论

大家有没有考虑过可以直接用进程池去做任务呢?我们习惯性自己去处理一个任务,但是比较麻烦,如果可以制作一个进程自己去处理能实现吗?答案一定是肯定的,但是需要借助apply功能,大家知道要这个方法吗?知道怎么去使用吗?如果不了解的话,可以继续看下文了哦~

apply_async与apply区别:

apply:添加任务后,等待进程函数执行完,

apply_async:添加任务后,立即返回,支持回调;原型如下:

#callback为回调函数
pools.apply_async(func, args=(), kwds={},
callback=None, error_callback=None,)

直接看例子:

from multiprocessing import Pool
import time
import os
 
def func(*args, **kwargs):
    # 定义进程函数
    print('sub process id:', os.getpid())
    time.sleep(1)
 
if __name__ == "__main__":
    start = time.time()
    # 创建进程池,进程数为4
    pools = Pool(4)
    for i in range(5):
        # 添加任务
        pools.apply_async(func)
    # 关闭进程池,不在添加任务
    pools.close()
    pools.join()
print("cost time:", int(time.time()-start))

结果:

sub process id: 15536
sub process id: 2788
sub process id: 20288
sub process id: 11020
sub process id: 15536
cost time: 2

现在大家应该知道怎么去使用apply这个方法了吧,害怕大家不清楚明白,还给大家准备了一个示例,大家可以看下示例演示,也可以很容易理解的哦~

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