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Python 多处理 apply_async 永远不会在 Windows 7 上返回结果
阅读量:805 次
发布时间:2023-03-07

本文共 1065 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

在Windows 7上使用Python的多处理库apply_async方法时,可能会遇到无法得到结果的问题。以下是可能的原因及解决方法:

  • 版本兼容性:

    • 确保你的Python版本和multiprocessing库的版本是兼容的。不同的版本可能会导致不兼容问题。
    • 检查并更新Python和multiprocessing库的版本,确保它们是最新且兼容的。
  • 任务执行时间太短:

    • 如果任务执行时间非常短,可能在append future到结果列表时,任务结果尚未完成,导致后续无法获取到结果。
    • 检查任务函数的执行时间,确保任务足够时间完成。
  • 使用multiprocessing.Pool而不是Process:

    • 在Windows 7上,multiprocessing.Pool通常比multiprocessing.Process更高效。
    • 尝试替换现有的Process为Pool,看看是否能解决问题。
  • 任务函数需要有返回值:

    • apply_async的返回结果是任务函数的返回值的Future对象,确保任务函数有明确的返回值。
    • 检查任务函数是否返回了正确的值,并确保返回值可被正确获取。
  • 以下是一个使用multiprocessing.Pool的示例代码:

    from multiprocessing import Pooldef myTask(n):    print("Starting task with value:", n)    return n * nif __name__ == "__main__":    with Pool(processes=4) as p:        results = []        for i in range(10):            future = p.apply_async(myTask, args=(i,))            results.append(future)        # 等待所有任务完成        for future in results:            print("Result from task:", future.get())

    注意:apply_async的get方法会阻塞直到结果可用。如果需要在其他操作中同时进行,可以使用apply_async的wait方法来等待结果可用,然后调用get方法获取结果。

    通过以上步骤,应该能够解决在Windows 7上使用Python多处理apply_async方法时无法得到结果的问题。

    转载地址:http://anofk.baihongyu.com/

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