Python 如何判断apply_async函数是否已启动或是否已启动'；s仍在多处理的队列中。池

我正在使用python的multiprocessing.Pool和apply_async来调用一系列函数

如何判断某个函数是否已由池成员开始处理，或者它是否处于队列中

例如：

import multiprocessing
import time

def func(t):
    #take some time processing
    print 'func({}) started'.format(t)
    time.sleep(t)

pool = multiprocessing.Pool()

results = [pool.apply_async(func, [t]) for t in [100]*50] #adds 50 func calls to the queue

对于

results

中的每个

AsyncResult

，您可以调用

ready（）

或

get（0）

查看函数是否已完成运行。但是，如何确定func是否已开始但尚未完成

---

i、 e.对于给定的AsyncResult对象（即给定的结果元素），是否有方法查看函数是否已被调用或是否位于池的队列中？

首先，从结果列表中删除已完成的作业

    results = [r for r in results if not r.ready()]

挂起的进程数是结果列表的长度：

    pending = len(results)

挂起但未启动的数量是总挂起-池大小

    not_started = pending - pool_size

池大小将是多处理的。如果像您一样使用默认参数创建池，则为cpu计数（）

更新： 在一开始误解了这个问题之后，这里有一个方法来实现OP的要求

我怀疑可以将此功能添加到Pool类中而不会带来太多麻烦，因为AsyncResult是由带有队列的Pool实现的。该队列还可以在内部用于指示是否已启动

但这里有一种使用池和管道实现的方法。注意：这在Python2.x中不起作用——不知道为什么。在Python3.8中测试

import multiprocessing
import time
import os

def worker_function(pipe):
    pipe.send('started')
    print('[{}] started pipe={}'.format(os.getpid(), pipe))
    time.sleep(3)
    pipe.close()

def test():
    pool = multiprocessing.Pool(processes=2)
    print('[{}] pool={}'.format(os.getpid(), pool))

    workers = []

    for x in range(1, 4):
        parent, child = multiprocessing.Pipe()
        pool.apply_async(worker_function, (child,))
        worker = {'name': 'worker{}'.format(x), 'pipe': parent, 'started': False}
        workers.append(worker)

    pool.close()

    while True:
        for worker in workers:
            if worker.get('started'):
                continue
            pipe = worker.get('pipe')
            if pipe.poll(0.1):
                message = pipe.recv()
                print('[{}] {} says {}'.format(os.getpid(), worker.get('name'), message))
                worker['started'] = True
                pipe.close()
        count_in_queue = len(workers)
        for worker in workers:
            if worker.get('started'):
                count_in_queue -= 1
        print('[{}] count_in_queue = {}'.format(os.getpid(), count_in_queue))
        if not count_in_queue:
            break
        time.sleep(0.5)

    pool.join()

if __name__ == '__main__':
    test()

---

这将获取挂起作业的总数。但是我想知道，

results[I]

当前是否正在运行（对于任何

I

），或者它是否正在排队等待运行。@Alex是的，我误解了这个问题。我已经更新了一些代码，这些代码将跟踪哪些已启动，哪些在池队列中