python 2.7多处理。 pool.apply_async位于另一个pool.apply_async
我有2个模块A和B.
模块＆＃39; A＆＃39;声明一个大小为100的池，并使用pool.apply_async,函数＆＃39; BX＆＃39;来自模块＆＃39; B＆＃39;叫做。
功能＆＃39; BX＆＃39;在模块＆＃39; B＆＃39;创建另一个大小为n的池，并使用其pool.apply_async调用另一个函数。
现在面临的问题是执行过程正在模块“B＆＃39;”中声明池的时候停止/退出。即在模块中声明第二个池时＆＃39; B＆＃39;这是在模块的第一个池内＆＃39; A＆＃39;。
在pool.apply_async中执行pool.apply_async的任何解决方案？
答案 0 :(得分：0)
你必须做一些类似于我在下面展示的内容。请注意，我使用自己的multiprocessing分支（称为pathos），因为它提供了更好的序列化，使您能够从解释器运行，并且在创建和维护池时更有效。但是，工作流程应与此处显示的大致相同：
>>> import pathos as p
>>> tp1 = p.pools.ThreadPool(100)
>>> tp2 = p.pools.ThreadPool(50)
>>> import itertools as it
>>>
>>> res = tp1.amap(tp2.amap, it.repeat(lambda x:x**2), [range(10)]*5)
>>> ans = res.get()
>>> [v.get() for v in ans]
[[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81], [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81], [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81], [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81], [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]]
请注意amap中的pathos map_async位于multiprocessing apply_async。如果您只是想apipe pathos，那就是>>> tp1.close()
>>> tp2.close()
>>> tp1.join()
>>> tp2.join()
>>> # pathos has an additional shutdown step to clear the pool cache
>>> tp1.clear()
>>> tp2.clear()
。然后关闭事情：
apply_async所以，相当于>>> tp1 = p.pools.ThreadPool(100)
>>> tp2 = p.pools.ThreadPool(50)
>>> tp1.apipe(tp2.apipe, lambda x:x**2, 10).get().get()
100
>>> tp1.close()
>>> tp2.close()
>>> tp1.join()
>>> tp2.join()
>>> tp1.clear()
>>> tp2.clear()
，它看起来像这样：
NSDateComponents