回调函数如何在多处理map_async中工作？

Question

我花了一整夜的时间调试我的代码，终于找到了这个棘手的问题。请看下面的代码。

from multiprocessing import Pool

def myfunc(x):
    return [i for i in range(x)]

pool=Pool()

A=[]
r = pool.map_async(myfunc, (1,2), callback=A.extend)
r.wait()

我以为我会得到A=[0,0,1]，但输出是A=[[0],[0,1]]。这是没有意义的我，因为如果我有A=[]，A.extend([0])并A.extend([0,1])给我A=[0,0,1]。回调可能以不同的方式工作。所以我的问题是如何获得A=[0,0,1]而不是[[0],[0,1]]？

Answer 1

[[0], [0, 1]]如果使用map_async，则使用结果（）调用一次回调。

>>> from multiprocessing import Pool
>>> def myfunc(x):
...     return [i for i in range(x)]
... 
>>> A = []
>>> def mycallback(x):
...     print('mycallback is called with {}'.format(x))
...     A.extend(x)
... 
>>> pool=Pool()
>>> r = pool.map_async(myfunc, (1,2), callback=mycallback)
>>> r.wait()
mycallback is called with [[0], [0, 1]]
>>> print(A)
[[0], [0, 1]]

使用apply_async，如果你想被称为每次回调。

pool=Pool()
results = []
for x in (1,2):
    r = pool.apply_async(myfunc, (x,), callback=mycallback)
    results.append(r)
for r in results:
    r.wait()