使用关于pool.apply_async
关于pool.apply_async的使用：
pool.apply_async是Python中multiprocessing模块中的一个函数，用于实现异步地执行函数或方法。它可以在一个进程池中并行地执行多个任务，提高程序的运行效率。
pool.apply_async的语法如下：
result = pool.apply_async(func, args=(), kwds={}, callback=None)其中，func是要执行的函数或方法，args是传递给func的参数（以元组形式），kwds是传递给func的关键字参数（以字典形式），callback是一个可选的回调函数，用于处理func的返回结果。
pool.apply_async的工作原理是将任务提交给进程池中的一个空闲进程进行执行，并返回一个AsyncResult对象，通过该对象可以获取任务的执行结果。
pool.apply_async的优势在于可以并行地执行多个任务，提高程序的运行效率。它适用于那些相互之间没有依赖关系的任务，可以同时执行的场景。
在云计算领域中，pool.apply_async可以用于并行地处理大量的数据或任务，例如批量处理数据、并行计算等。它可以充分利用云计算平台的计算资源，提高数据处理的速度和效率。
腾讯云提供了适用于云计算的产品和服务，例如云服务器、云数据库、云存储等。具体可以参考腾讯云官方网站的相关产品介绍页面：腾讯云产品介绍
注意：根据要求，本答案不包含亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商的信息。
相关·内容
有人能告诉我发生了什么事吗? python文档上说：
apply_async(func[，args[，kwds，callback]])
(在)。
我不确定func、args、kwds和callback在这里应该是什么意思。我知道你基本上是传递给apply_async一个函数，然后是函数要使用的参数(大概这就是“函数”和“参数”的意思)。我不太清楚什么是"kwds“或"callback”，也不太清楚为什么方括号是以这种方式嵌套在一起的。有人能解释一下吗？
浏览 1提问于2014-12-24得票数 3
我需要向Python Pool.apply_async传递一个字典。它似乎没有像预期的那样工作，因为我的脚本卡住了。如何将dict参数传递给Python Pool.apply_async方法？
import multiprocessing as mp
def my_func(session, index):
result = { "server": session['server'], "exit_code": session['exit_code'],"index": index }
ret
浏览 5提问于2021-11-18得票数 0
我看到了下面的函数，用于模拟python中的多处理调用。
class MockPoolApplyResult:
def __init__(self, func, args):
self._func = func
self._args = args
def get(self, timeout=0):
return self._func(*self._args)
monkeypatch.setattr("multiprocessing.pool.Pool.starmap",
lamb
浏览 0提问于2020-05-11得票数 0
回答已采纳
很多文档写道：“apply”用于同步，而“apply_async”用于异步。我阅读了multiprocessing的源代码(在文件multiprocess.py中)，它说：
def apply(self, func, args=(), kwds={}):
assert self._state == RUN
return self.apply_async(func, args, kwds).get()
...
def apply_async(self, func, args=(), kwds={}, callback=None):
assert self._state
浏览 2提问于2013-11-08得票数 3
回答已采纳
对于使用并发性，我感到困惑的是什么时候应该使用不同的python并发库。据我理解，多线程、多线程和异步编程是并发性的一部分，而multiprocessing是称为并行性的并发子集的一部分。
我在web上搜索了在python中实现并发的不同方法，并遇到了多处理库concurrenct.futures‘ProcessPoolExecutor()和ThreadPoolExecutor()和异步。让我困惑的是这些图书馆之间的区别。特别是多进程库所做的工作，因为它有像pool.apply_async这样的方法，它也做异步的工作吗？如果是这样的话，为什么在实现异步并发(多进程与协作多任务处理)的方法不同时
浏览 8提问于2020-04-21得票数 36
回答已采纳
下面是节目：
#!/usr/bin/python
import multiprocessing
def dummy_func(r):
pass
def worker():
pass
if __name__ == '__main__':
pool = multiprocessing.Pool(processes=16)
for index in range(0,100000):
pool.apply_async(worker, callback=dummy_func)
# clean up
pool.clo
浏览 18提问于2013-08-24得票数 47
我一直在阅读像这样的线程，但其中任何一个似乎都适用于我的情况。我试图并行化下面的玩具示例，以便使用Python中的Multiprocessing填充for循环中的Numpy数组：
import numpy as np
from multiprocessing import Pool
import time
def func1(x, y=1):
return x**2 + y
def func2(n, parallel=False):
my_array = np.zeros((n))
# Parallelized version:
if paral
浏览 17提问于2021-04-22得票数 2
回答已采纳
I正在运行一组数值模拟。我需要对结果进行一些敏感性分析，即计算和显示特定输出的变化程度，因为某些输入在给定的范围内有所变化。基本上，我需要创建一个这样的表，其中每一行都是一个模型运行的结果：
+-------------+-------------+-------------+-------------+
| Input 1 | Input 2 | Output 1 | Output 2 |
+-------------+-------------+-------------+-------------+
| 0.708788979 | 0.614576315 |
浏览 0提问于2019-04-15得票数 3
2回答
Sort.py
import random
import time
def time_analysis(func):
def do_func(*args, **kwargs):
print('[INFO] \'{}\' analysis started (N={}).'.format(func.__name__, len(args[0])))
start_time = time.clock()
result = func(*args, **kwargs)
end_time = time.c
浏览 1提问于2018-05-04得票数 2
25回答
开发工具千千万，哪个最高效最好用？
在关键时刻解决了你的卡点和痛点，欢迎你和我们一起分享你使用过的腾讯云宝藏工具！
点赞最高的前5名将获得猫王小王子花梨原木便携蓝牙音箱1个（截止时间：11月12日24:00）
另外在11月9日晚20:00-21:00
【开箱吧腾讯云】将迎来3位开发大神分享自身工具箱
快来腾讯云开发者视频号预约吧！更有超多双十一产品优惠等你！
图片
浏览 1819提问于2022-11-02
相信大家对本期腾讯云开发者社区技术沙龙【计算机视觉的原理及最佳实践】还意犹未尽，所以我们请来了沙龙的五位分享嘉宾在本版块为各位开发者们继续解答关于计算机视觉的问题。同时，对本场沙龙感兴趣的小伙伴也可以点击链接直达沙龙活动页，观看沙龙回放并下载沙龙资料。
【分享嘉宾介绍】
image.png
范锦
腾讯云资深技术专家
冀永楠
腾讯云资深技术专家
陈琪
华图在线高级产品经理
卓伟
腾讯云高级研发工程师
周吉成
腾讯云高级产品经理
【问答内容】
1. 图像识别系统的原理和应用方法
2. 腾讯云API搭建图像识别应用的优势？
3. 人脸识别技术在各领域的解决方案
4. 文字识别的技术难点
5. 搭建人
浏览 931提问于2019-04-12
2回答
我真的很难理解异步事件循环和多个工作者/线程/进程之间的交互。
我用的是破折号:里面用的是烧瓶和火绒。
假设我有两个功能
def async_download_multiple_files(files):
# This function uses async just so that it can concurrently send
# Multiple requests to different webservers and returns data.
def sync_callback_dash(files):
# This is a sync function t
浏览 7提问于2021-05-18得票数 1
我目前有一段代码，它产生多个进程，如下所示：
pool = Pool(processes=None)
results = [pool.apply(f, args=(arg1, arg2, arg3)) for arg3 in arg_list]
我的想法是，使用自processes=None以来可用的所有核心，这将把工作分散到不同的核心上。但是，Pool.apply()方法在中的文档如下：
等效于apply()内置函数。它阻塞直到结果就绪，因此apply_async()更适合并行执行工作。此外，func只在池中的一个工作人员中执行。
第一个问题：，我不清楚这一点。apply是如何在工人
浏览 1提问于2018-02-15得票数 7
刚接触这些东西，感觉serverless和云开发这两个是一个东西，有些分不清，查了些资料感觉越看越晕。麻烦大佬们解释一下呗
浏览 849提问于2021-03-17
2回答
将加密类转换为异步代码
、、、、
对于我的应用程序，我将大量使用ecdh、aes和ecdsa来保护用户身份验证和维护安全线路。
当前的代码本质上是完全同步的。我已经创建了一个utils文件夹，如下所示
'use strict'
// Make async later on for performance
// Add bluebird for better error handling
const crypto = require('crypto');
let cipher = {};
cipher.createCipher = (pw) => {
return crypto.c
浏览 1提问于2016-11-26得票数 2
2回答
我需要在大量的fasta文件上运行一个简单的脚本。这很简单:我只需要向文件的头添加一些信息。
import os
from pathlib import Path
from Bio import SeqIO
import time
import multiprocessing as mp
def header(dirname):
with open('output.fasta', 'w') as output:
for file in os.listdir(dirname):
if file == "ou
浏览 7提问于2022-10-27得票数 0
我必须以并行的方式进行我的学习，这样才能运行得更快。我对python中的多进程库很陌生，还无法使它成功运行。在这里，我正在调查每对(原点，目标)是否停留在我的研究的不同框架之间的特定位置。有几点：
它是一个函数，我想运行得更快(它不是几个进程)。
随后执行该过程；这意味着每一帧与前一帧进行比较。
这个代码是原始代码的一个非常简单的形式。代码输出一个residece_list。
我在使用Windows操作系统。
有人能检查代码(多处理部分)并帮助我改进它以使其工作吗？谢谢。
import numpy as np
from multiprocessing import Po
浏览 2提问于2019-03-05得票数 3
回答已采纳
2回答
在下面的代码中，我生成一个数字9999的多维数据集，并通过线程池和普通方法调用该数据集。
我在计时相同的区别。看来正常方法要快得多。我是在i7第8代英特尔处理器上运行的，在python2.7终端中有16G内存。
我对此感到困惑。也许我错过了什么。我希望这个问题对将来的人有帮助。
import time
from multiprocessing.pool import ThreadPool
def cube():
return 9999*9999*9999
print "Start Execution Threading: "
x = int(round(time.t
浏览 0提问于2018-11-30得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个全局NumPy数组ys_final，并定义了一个函数来生成数组‘s。的数组将根据输入参数生成，我希望将这些的数组添加到全局数组，即ys_final = ys_final + ys。
添加的顺序并不重要，所以我想使用多处理库中的Pool.apply_async()，但是不能写入全局数组。供参考的守则是：
import multiprocessing as mp
ys_final = np.zeros(len)
def ys_genrator(i):
#code to generate ys array
return ys
pool = mp.Pool(mp.cpu_co
浏览 1提问于2021-03-10得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
