python multiprocessing apply_async()，调用本类的方法失败

最新推荐文章于 2024-05-25 02:30:00 发布
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分类专栏： python 文章标签： multiprocessing
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版权

如果 ：

class A:
    def a():
        pool = multiprocessing.Pool(processes=12)
        pool.apply_async(self.eachclosed, xxx,xx)
    
    def eachclosed(xx,xx):
        pass

apply_async(func=self.***,args=(***))

这个func函数写在同一个类下面，即self下面，是无法异步运行的，实际上还是排队运行！！！！！

func一定要在本类外面写！！！！！！

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在类里面调用multiprocessing.apply_async和multiprocessing.Manager的示例
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以下是一个示例代码，展示如何在类中使用`multiprocessing.apply_async`和`multiprocessing.Manager`： ```python import multiprocessing class MyManager(object): def __init__(self): self.manager = multiprocessing.Manager() self.my_list = self.manager.list() def add_item(self, item): self.my_list.append(item) def process_item(self, item): # Do some processing on the item return processed_item def process_items(self): with multiprocessing.Pool() as pool: for item in self.my_list: pool.apply_async(self.process_item, args=(item,), callback=self.add_item) # Wait for all processes to finish pool.close() pool.join() if __name__ == '__main__': manager = MyManager() manager.add_item('item1') manager.add_item('item2') manager.process_items() print(manager.my_list) ``` 在这个示例中，我们首先创建了一个`MyManager`类，并在类的构造函数中初始化了一个`multiprocessing.Manager`对象和一个共享列表`my_list`。然后，我们定义了一个`add_item`方法，用于向共享列表中添加新的项目。 接下来，我们定义了`process_item`方法，该方法对每个项目进行处理，并返回处理后的结果。 最后，我们定义了`process_items`方法，该方法使用`multiprocessing.Pool`创建一个进程池，并使用`apply_async`方法异步处理每个项目。我们还将`add_item`方法作为回调函数传递给`apply_async`，以便在处理完成后将结果添加到共享列表中。 在主函数中，我们创建了一个`MyManager`对象，并向其中添加了两个项目。然后，我们调用了`process_items`方法来处理这些项目，并在处理完成后打印了共享列表中的所有项目。
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