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Python多处理: apply_async()内的print()

Python多处理是指利用Python的multiprocessing模块实现并行计算,提高程序的运行效率。其中,apply_async()是multiprocessing模块中的一个函数,用于异步地调用一个函数或方法。

在apply_async()内部使用print()函数时,由于多个进程同时执行,可能会导致输出结果的混乱或重叠。这是因为多个进程同时访问标准输出(stdout),而标准输出是共享的资源。

为了解决这个问题,可以使用multiprocessing模块中的Lock对象来实现进程间的互斥访问。Lock对象可以确保在同一时刻只有一个进程可以访问共享资源,从而避免输出结果的混乱。

下面是一个示例代码,演示了如何在apply_async()内使用print()函数,并通过Lock对象实现输出结果的正确显示:

代码语言:txt
复制
import multiprocessing

def worker(lock):
    with lock:
        print("Hello from process", multiprocessing.current_process().name)

if __name__ == "__main__":
    lock = multiprocessing.Lock()
    pool = multiprocessing.Pool()

    for i in range(5):
        pool.apply_async(worker, args=(lock,))

    pool.close()
    pool.join()

在上述代码中,首先创建了一个Lock对象,然后创建了一个进程池(Pool)。接下来,通过循环调用apply_async()函数,将worker函数和Lock对象作为参数传递给进程池。在worker函数内部,使用with语句获取Lock对象的锁,并在print()函数前加上lock参数,确保每个进程在访问标准输出时都会先获取锁。最后,调用进程池的close()和join()方法,等待所有进程执行完毕。

这样,通过Lock对象的互斥访问机制,可以确保每个进程按顺序输出结果,避免了输出结果的混乱。

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