python进程池中apply怎么使用
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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,欢迎关注创新互联行业资讯频道!
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