异步回调

为什么要异步回调？

 子进程帮助主进程完成任务

处理任务的结果应该交还主进程

其他方式也可以将数据交还给进程

1.shutdown 主进程会等待所有任务完成

2.result函数　　会阻塞直到任务完成

特点：都会阻塞，导致效率降低，所有使用回调

 shutdown

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

#shutdown
def task():
    print("这是task1的执行结果")

if __name__ == '__main__':

    p = ProcessPoolExecutor()
    for i in range(5):
        p.submit(task)
    p.shutdown()#相当进程池为全体加上join
    print("aaaa")

result

def task():
    print("这是task1的执行结果")
    return "task1"

if __name__ == '__main__':

    p = ProcessPoolExecutor()
    for i in range(5):
        f=p.submit(task)
        print(f.result())#result效果，等待进程执行完成，才能得到返回值
    # p.shutdown()#相当进程池为全体加上join

    print("aaaa")
“”“
这是task1的执行结果
task1
这是task1的执行结果
task1
这是task1的执行结果
task1
这是task1的执行结果
task1
这是task1的执行结果
task1
aaaa
”“”

那么使用异步回调即可达到

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import time
import os

def task():
    print("生产者正在工作")
    time.sleep(0.1)
    return os.getpid()


#处理者
def task1(data):
    """

    :param data:
    :return:
    """
    print("处理者正在工作")
    print(data.result())


if __name__ == '__main__':
     for i in range(10):
         p = ProcessPoolExecutor()
         f= p.submit(task)
         f.add_done_callback(task1)

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from threading import current_thread
import time
import os

def task():
    print("生产者正在工作 %s"%current_thread())
    time.sleep(0.1)
    return os.getpid()


#处理者
def task1(data):
    """

    :param data:
    :return:
    """
    print(current_thread())
    print("处理者正在工作")
    print(data.result())


if __name__ == '__main__':
     for i in range(10):
         p = ThreadPoolExecutor()
         f= p.submit(task)
         f.add_done_callback(task1)

回调函数在进程池与线程池的区别。

回调函数是在进程池中就交由主进程执行，而在线程池中则是交由线程池中空闲函数执行