我有以下代码，它为 4 个工作线程创建一个池，并调用一个工作线程方法。该代码在大多数情况下都可以正常工作。运行时，我看到不同的工作人员被调用来处理工作。然而，当所有工作人员完成时，calc_completed 永远不会在最后调用一次。这是预期的行为吗？我预计回调会在每个工作人员完成时发生。
def calculate_worker(x, y):
print 'working...'
...
def calc_completed(result):
print 'completed: %s'%str(result)
def calc_errored(result):
print 'error: %s'%str(result)
if __name__ == '__main__':
start, stop, step = 1, 1000, 1
ranges = [(n, min(n+step, stop)) for n in xrange(start, stop, step)]
pool = mp.Pool(processes=8)
res = pool.starmap_async(calculate_worker, ranges,
callback=calculate_worker, error_callback=calc_completed)
pool.close()
pool.join()
d = res.get()
print(d)
最佳答案
calc_completed 仅在执行映射函数(此处:calculate_worker)时遇到任何错误时才会被调用。
代码中的另一个问题是您并行运行 calculate_worker 函数并将其用作回调。这没有多大意义，因为 calculate_worker 将被调用两次 - 第一次:作为 worker 函数，第二次:作为报告计算已完成的函数。你应该有两个不同的功能。
鉴于您提供的代码片段中的功能，我将按以下方式更改它:
res = pool.starmap_async(calculate_worker, ranges,
callback=calc_completed,
error_callback=calc_errored)
如果您想测试 calc_errored 是否被正确调用，那么您可以在 calculate_worker 函数中引入一些随机错误来查看它是否会被处理，例如
def calculate_worker(x, y):
if (x % 7):
x / (y - y) # division by zero
print 'working...'
关于python - `multiprocessing` `starmap_async` 只调用回调一次？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/55877510/