Python Pool类多进程 apply_async 异步变成了阻塞解决方法

最新推荐文章于 2025-06-05 00:30:07 发布

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分类专栏： python 文章标签： python pool

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本文探讨了Python中使用多进程池时出现的阻塞问题，通过具体代码示例，对比分析了apply_async结合get()方法导致的阻塞现象，并提供了一种改进方案，实现了真正的异步处理。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

出错代码:

if __name__ == '__main__':
    ip_arr=get_ip_list()
    pool=Pool(processes=4)
    for temp in ip_arr:
        res = pool.apply_async(check_ip,(temp,)).get()
        if res :
            ip_list.append(res )
    pool.close()
    pool.join() 
    print(arr)

这段代码运行会发现是阻塞运行的

原因是apply_async后面 get()等待线程运行结束才会下一个

而apply_async刚好又是异步以主程序为主的,所以这段代码实际变成了阻塞

改成:

if __name__ == '__main__':
    ip_arr=get_ip_list()
    pool=Pool(processes=4)
    for temp in ip_arr:
        arr.append(pool.apply_async(check_ip,(temp,)))
    pool.close()
    pool.join() 
    ip_list=[]
    for temp in arr:
        if temp.get():
            ip_list.append(temp.get())
    print(ip_list,len(ip_list))

当然有更好的方法来获取他的返回值,只是这个方法比较方便~