apply函数主要用于传递不定参数,主进程会被阻塞到函数执行结束。也就是说只有apply里面的内容被执行完了,才会进行执行主函数的内容。

参考文章1:python进程池Pool的apply与apply_async到底怎么用?
参考文章2:python进程池apply与apply_async的区别

python 多进程 multiprocessing 进程池 pool apply_async()函数与apply()函数的用法相关推荐

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  2. python 多进程 multiprocessing 进程池pool报错 in join assert self._state in (CLOSE, TERMINATE) AssertionError

    原因:pool.close()关闭进程池,不再接受新的任务.join之前必须加上close(),否则会报错 在进程池操作join()时.在前面加上pool.close()即可 参考文章1:Python ...

  3. python 多进程multiprocessing进程池pool tensorflow-yolov3 报错TypeError: 'ApplyResult' object is not iterable

    首先,代码结构它长这样: 可每次调用线程池进行识别时,就会报如下错误: D:\20191031_tensorflow_yolov3\python\python.exe D:/20191031_tens ...

  4. Python 多进程的进程池pool运行时报错:ValueError: Pool not running

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  6. 27 多进程之进程池Pool

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  7. python多进程和进程池

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    我的mac 4核,因此每次执行的时候同时开启4个线程处理: # coding: utf-8import time from multiprocessing import Pooldef long_ti ...

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