小编给大家分享一下python进程池中apply怎么使用,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!
apply_async与apply区别:
l apply:添加任务后,等待进程函数执行完,
l 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
以上是python进程池中apply怎么使用的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!
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