通过result.get()进行的Python多处理pool.apply_async()结果访问抛出TypeError:对象不可调用
通过result.get()进行的Python多处理pool.apply_async()结果访问抛出TypeError:对象不可调用。
该错误通常发生在使用多进程编程时，涉及到异步调用的情况。具体来说，在使用多进程的pool.apply_async()方法时，通过result.get()来获取异步调用的结果时，可能会抛出TypeError异常，错误提示为对象不可调用。
该错误通常是由于没有正确地传递参数导致的。在使用pool.apply_async()方法时，我们需要确保所调用的函数及其参数是正确的，并且在使用result.get()方法获取结果时，也要注意传递正确的参数。
为了解决这个问题，我们可以按照以下步骤进行操作：
- 确保传递给pool.apply_async()的函数和参数是正确的。请检查函数的定义和调用，确保参数的数量和顺序都是一致的。
- 在调用pool.apply_async()时，可以通过传递callback参数来指定一个回调函数，在异步任务完成后执行该回调函数。这样可以避免直接调用result.get()来获取结果时出现的问题。例如：
import multiprocessing
def async_func(arg1, arg2):
# 异步执行的函数
return arg1 + arg2
def callback_func(result):
# 异步任务完成后的回调函数
print(result)
if __name__ == '__main__':
pool = multiprocessing.Pool()
result = pool.apply_async(async_func, args=(1, 2), callback=callback_func)
pool.close()
pool.join()在上面的示例中，我们通过传递callback参数将一个回调函数callback_func绑定到异步任务上。当异步任务完成后，会自动调用回调函数，并将结果传递给回调函数进行处理。
- 如果仍然遇到对象不可调用的问题，可以考虑检查函数的定义是否正确，是否存在语法错误或其他问题。同时，还可以尝试使用其他方式进行多进程编程，例如使用multiprocessing.Process类来手动创建进程并获取结果。
总结起来，当在使用多进程编程中，通过result.get()进行异步结果访问时抛出TypeError:对象不可调用的错误时，需要检查函数及其参数的定义和调用是否正确，并可以考虑使用回调函数的方式来获取异步任务的结果。
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while True:
pid = os.getpid()
try:
pool = mp.Pool(processes=1, maxtasksperchild=1)
result = pool.apply_async(my_func, args=())
result.get(timeout=60)
pool.close()
except multiprocessing.context.TimeoutError:
traceback.print_exc()
kill_proc_
浏览 3提问于2021-10-31得票数 0
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我有python2.5和多处理器(从获取)
这个简单的代码(从文档中获取)，有时工作起来非常奇怪，有时它还可以，但有时它抛出超时ex或挂起我的Windows (Vista)，只有重置有帮助:)为什么会发生这种情况？
from multiprocessing import Pool
def f(x):
print "fc",x
return x*x
pool = Pool(processes=4)
if __name__ == '__main__':
result = pool.apply_async(f, (10,)) #
浏览 0提问于2010-09-09得票数 1
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我有以下脚本：
from multiprocessing import Lock, Pool
def worker():
r = other.work()
return r
def main():
pool = Pool(4)
result = pool.apply_sync(worker,())
result.wait()
在worker()中，我从另一个模块调用函数work() 'other'，但是忘记导入模块'other‘。但是当我运行这个python脚本时，python没有报告任何异常。这是个虫子吗？
浏览 0提问于2014-04-29得票数 0
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当使用python多处理池时，是否可以在它们准备好时获得结果？
例如，在这样的情况下，results在准备好时就会产生结果，而不仅仅是在所有结果都准备好时才会产生结果。
args = [ ... ]
def foo():
pass
pool = multiprocessing.Pool()
results = pool.map_async(foo, l)
for result in results:
save_result(result)
我唯一能想到的办法就是
args = [ ... ]
results = []
def foo():
pass
pool =
浏览 2提问于2014-03-21得票数 4
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因此，在windows上，signal和thread方法通常都是糟糕的想法/不适用于函数超时。
我做了下面的超时代码，当代码花了很长时间时，它会从timeout exception抛出一个multiprocessing。这正是我想要的。
def timeout(timeout, func, *arg):
with Pool(processes=1) as pool:
result = pool.apply_async(func, (*arg,))
return result.get(timeout=timeout)
现在，我正在尝试将其添加到装饰器样式
浏览 0提问于2018-04-20得票数 3
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我正在尝试在我的Google App Engine上并行运行多个函数。目前，我正在使用多进程，但它似乎不起作用，因为每当我通过API调用运行以下命令时，它似乎不会有任何结果：
from multiprocessing import Pool
result_objs = []
with Pool(processes=3) as pool:
df1 = pool.apply_async(function1, (input_postcode, input_category1))
df2 = pool.apply_async(function2, (input_postcode, in
浏览 0提问于2021-06-07得票数 0
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
import multiprocessing as mp
def func(a):
pthData = "C:/temp/temp.txt"
with open(pthData, 'r') as file:
done = file.read().splitlines()
if a in done:
return 'done'
q.put(a)
return a
浏览 0提问于2020-04-10得票数 0
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我正在Python中使用实现一个算法。我在文件中存储了几个对齐(等长序列集)。每个排列包含500到30000 seqs，每个序列大约有17000个元素长。每个序列都存储为一个对象(查看获取更多信息)，该对象不仅保存序列，而且保存有关它的一些信息。我使用 (查看获取更多信息)从磁盘读取它，返回对象：
seqs = AlignIO.read(seqs_filename, 'fasta')
len_seqs = seqs.get_alignment_length()
stats = {'-': [0.0] * len_seqs, 'A': [0.0]
浏览 0提问于2014-12-29得票数 6
我有一个非常慢的进程，我想使用多线程来加速它。我的过程的目标是读取一个非常大的数据集，并对每一行进行代价高昂的计算，然后将结果存储在字典中。我想使用多线程，但我不确定如何使用。这是我的尝试。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from multiprocessing.pool imp
浏览 0提问于2018-05-01得票数 0
我想在multiprocessing模块中使用对象方法的返回值。从documentation来看，我认为这可以通过multiprocessing.pool.AsyncResult.get来实现。 但是，在我的例子中抛出了一个错误，而正常情况下应该返回一个整数值。 下面是一个最小的例子： import multiprocessing as mp
from random import randrange
class Model():
def __init__(self):
self.rno = randrange(100)
def solve(self, *
浏览 157提问于2020-01-11得票数 0
1回答
我在Windows 7上运行Python3.4。
我试图了解更多关于多处理的知识，并尝试编写一个函数，在另一个函数调用上执行一个干净的小超时。但我遇到了一个我搞不懂的问题。
根据Python的多处理文档：
“终止()”立即停止工作进程，而不完成未完成的工作。
但是，当我测试这个时，pool.terminate()似乎是在等待工作进程完成，而不是杀死它们！
所以当我运行这个代码时：
import multiprocessing.pool
from time import sleep
def timeout(seconds, function, *args, **kwargs):
浏览 9提问于2016-04-15得票数 3
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多处理池返回结果可用
、、、
我正在尝试实现多进程，并努力达到我需要的目标。
因此，一些背景我以前做过芹菜的多处理，所以我习惯于能够发送作业给一个工人，并在它完成时轮询，并获得作业的结果，即使其他作业正在进行。我试图将其与多处理联系起来。这是我到目前为止从我发现的各种网站中挖掘出来的东西。
import urllib2
import time
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
import random
def openurl(url):
time.sleep(random.randrange(1,10))
print url
浏览 0提问于2015-10-21得票数 0
我正在Python中开发一个自定义交叉验证函数，它运行在给定次数的迭代中，在每次迭代中执行以下步骤：
datasetPredictions对数据集进行随机改组，划分为训练集和测试集，在测试数据集上编译和训练模型。
最后，计算所有迭代的MSE平均值。对于100次迭代，大约需要2.5个小时。
为了加快这一进程，我想利用我的Windows 10机器上的多个CPU核(4个物理CPU，每个线程2个线程)，并附带一个GPU (Nvidia Quadro 5 GB)。
我发现joblib.Parallel可以用于并行地执行多个CPU核上的"for循环“中的任务，并按以下方式使用该函数：
With p
浏览 12提问于2021-12-13得票数 1
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我甚至在python中也是新手，我试图用python的多处理模块编写快速代码。实际上，我的问题很笼统:我想知道使用多重处理的不同方法，我很困惑，因为我不确定这段代码是如何工作的，以便进行正确的泛化
import numpy as np
from multiprocessing import Process, Pool
def sqd(x):
return x*x.T
A = np.random.random((10000, 10000))
if __name__ == '__main__':
pool = Pool(processes = 4)
resul
浏览 1提问于2014-08-23得票数 0
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我正在尝试做一个简单的多处理示例。其中，我试图在多处理线程池中运行一个简单的shell脚本。脚本正在执行，但脚本的输出没有正确地返回到调用函数。
def call_proc(cmd):
p = subprocess.Popen(shlex.split(cmd), stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
out, err = p.communicate()
print "Out" +out
print "Error" +err
return (out, err)
浏览 1提问于2017-01-09得票数 1
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我正在使用python多处理库，以便对大量数字运行许多测试。 我有以下语法： import multiprocessing as mp
pool = mp.Pool(processes = 6)
res = pool.async_map(testFunction, arrayOfNumbers) 但是，我想返回第一个通过测试的数字，然后退出。我对存储结果数组不感兴趣。 目前，对于任何失败的数字，testFunction都将返回0，因此如果在不进行任何优化的情况下执行此操作，我将等待它完成并使用： return filter(lambda x: x != 0, res)[0] 假设有一个结果。
浏览 18提问于2020-12-03得票数 1
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下面是我的代码：
import multiprocessing
class Worker:
def run(self, msg):
print '%s, it works!' % msg
def start_process():
print 'Starting',multiprocessing.current_process().name
if __name__=='__main__':
pool = multiprocessing.Pool(processes=2, initializer=star
浏览 2提问于2012-12-01得票数 2
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我一直在阅读像这样的线程，但其中任何一个似乎都适用于我的情况。我试图并行化下面的玩具示例，以便使用Python中的Multiprocessing填充for循环中的Numpy数组：
import numpy as np
from multiprocessing import Pool
import time
def func1(x, y=1):
return x**2 + y
def func2(n, parallel=False):
my_array = np.zeros((n))
# Parallelized version:
if paral
浏览 17提问于2021-04-22得票数 2
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我想调用pool.apply_async(func)，并在结果可用时立即累积结果，而不是相互等待。 import multiprocessing
import numpy as np
chrNames=['chr1','chr2','chr3']
sims=[1,2,3]
def accumulate_chrBased_simBased_result(chrBased_simBased_result,accumulatedSignalArray,accumulatedCountArray):
signalArray = chrB
浏览 15提问于2019-10-17得票数 1
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创建新数组时的TypeError
、、、、
下面这行代码有时会抛出异常：
var stopScheduleItems:Array = [];
抛出的异常：
TypeError: Error #1010: A term is undefined and has no properties.
我不明白为什么在创建新数组时会发生这种情况。有没有人能提供一些见解。谢谢
浏览 0提问于2013-07-09得票数 0
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问题
我有一个例外，我不能确定的原因，并希望帮助解决它。
背景
我在Python2.7.6中有一个工作人员池，用于异步启动几个函数，在关闭和加入这个池后，我检查ApplyResult对象，以确保所有函数都成功。当我试图检索结果时，会得到以下错误：
回溯(最近一次调用)：
另一个文件"parse.py"，第798行
主要()
主要文件"parse.py"，第769行
produce_output_files(args.output_dir)
另一文件"parse.py"，第524行，produce_output_files
附属印刷(re
浏览 2提问于2014-08-14得票数 1
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我使用池来启动python3.6中的工作进程。完成后，工作人员将返回True或False，我想知道使用AsyncResult返回对象或使用回调函数检查工作人员返回的是真还是假之间有什么区别。根据我的理解，回调是在主进程中调用的，与我进行检查的地方相同。
#Using the AsyncResult way
def check_result(result):
if result:
#Successful do something
else:
#Failed
with Pool() as pool:
result = pool.apply_async(upload,
浏览 1提问于2018-10-02得票数 2
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2回答
我一直在尝试以下几点：
from multiprocessing import Pool
def f(some_list):
some_list.append(4)
print 'Child process: new list = ' + str(some_list)
return True
if __name__ == '__main__':
my_list = [1, 2, 3]
pool = Pool(processes=4)
result = pool.apply_async(f, [my_list]
浏览 0提问于2015-01-09得票数 5
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内置的python和普通的对象之间有什么区别？我们常说，在python中，一切都是对象。例如，当我在Python3.6中这样做时：
>>> import os, inspect
>>> inspect.getsource(os.scandir)
TypeError: <built-in function scandir> is not a module, class, method, function, traceback, frame, or code object
我有两个问题：
内置函数是一个对象吗？如果不是，这就是getsource抛
浏览 0提问于2018-07-04得票数 1
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3回答
我正在对我的代码应用一些并行化，在代码中我使用类。我知道，如果没有与Python提供的方法不同的任何其他方法，就不可能对类方法进行分类。我找到了一个解决方案，。
在我的代码中，我有两个应该并行化的部分，两个部分都使用类。在这里，我发布了一段非常简单的代码，表示我的结构(相同，但我删除了方法内容，这是很多数学微积分，对我得到的输出来说无关紧要)。
问题是，当我可以对一种方法(shepard_interpolation)和另一种方法(calculate_orientation_uncertainty)进行分类时，我得到了泡菜错误。我不知道为什么会发生这种事，也不知道为什么会部分地起作用。
def
浏览 2提问于2014-01-14得票数 11
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1回答
我的代码是这样的：
urls = []
data = []
data_counter = 0
def get_data(url):
with requests.Session() as session:
response = session.get(url, params=params).json()
items = {
'A': a,
'B': b,
'C': c,
'D': d,
'E': e
浏览 16提问于2019-08-12得票数 0
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2回答
考虑这两种情况：
from queue import Queue
my_q: Queue[int] = Queue()
print(f"queue={my_q}")
和
from queue import Queue
class MyClass(object):
def __init__(self):
self.my_q: Queue[int] = Queue()
my_class = MyClass()
print(f"queue={my_class.my_q}")
运行前者(预期地)抛出一个TypeError
$ python3
浏览 1提问于2021-03-29得票数 4
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1回答
我有一个关于python3.5中的multiprocess的问题。
如果我有两个列表，比如：
xlist = [1,2,3]
ylist = [4,5,6]
我想做的是：
for i in xlist:
for j in ylist:
print (i*j)
输出为
4
5
6
8
10
12
12
15
18
我试着用多进程这样做：
import multiprocessing
global xlist
xlist = [1,2,3]
ylist = [4,5,6]
def product(ylist):
for x in xlist:
浏览 5提问于2017-08-29得票数 1
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我想在另一个进程中执行一个函数，然后返回一个结果( true或false)。我知道正在使用队列，但是如果我只期望返回一个结果，这有意义吗？
p = Process(target=my_function_that_returns_boolean, args=(self, args))
p.start()
p.join()
# success = p.somehow_get_the_result_back
浏览 1提问于2014-06-18得票数 1
1回答
这是Python 2.7。我已经成功地尝试了文档代码：
from multiprocessing import Pool
def f(x):
return x*x
if __name__ == '__main__':
pool = Pool(processes=4) # start 4 worker processes
result = pool.apply_async(f, [10]) # evaluate "f(10)" asynchronously
print result.get(tim
浏览 0提问于2013-01-09得票数 0
回答已采纳
在Python3中，尝试对字符串和整数进行排序(例如1 > "1")会抛出TypeError。为什么比较一个字符串和一个整数是否相等不会抛出一个错误？(例如1=="1")什么是比较字符串和整型有意义的例子？为什么JavaScript和SQL采取不同的方法？
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浏览 5提问于2012-05-16得票数 11
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我正在尝试使用Python从一个大约3亿行、大约200 GB的大文件中读取和写入数据。我已经能够让基本代码正常工作，但我希望将其并行化，以便它运行得更快。为了做到这一点，我一直遵循这个指南：。然而，当我尝试并行化代码时，我得到了一个错误：“*之后的TypeError: worker()参数必须是可迭代的，而不是整型的”。我怎样才能让代码运行，你有什么建议来提高效率吗？请注意，我是Python的新手。
基本代码(其中id_pct1和id_pct001是集合)：
with open(file1) as f, open('file1', 'w') as out_f1,
浏览 16提问于2019-11-26得票数 0
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我试图与BeautifulSoup一起使用多重处理，但遇到了一个maximum recursion depth exceeded错误：
def process_card(card):
result = card.find("p")
# Do some more parsing with beautifulsoup
return results
pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
soup = BeautifulSoup(url, 'html.parser')
cards = soup.f
浏览 4提问于2015-08-08得票数 1
回答已采纳
我试图使用下面的代码将JSON文件转换为CSV。大多数情况下，PARENT_ID和PARENT_TYPE字段都是空的。如果我使用结果“父”，它会返回KeyError。这就是为什么我想使用get()来返回它们所持有的任何值。但是我得到了TypeError('list索引必须是整数，而不是str‘)，这些字段的。有人能提出解决办法吗？提前感谢！
“父”是“结果”dict中的一个列表。
my_dict_list =[]
try:
for f in os.listdir(file_dir):
if f.endswith('.json') and
浏览 1提问于2018-08-31得票数 0
回答已采纳
我尝试使用multiprocessing模块，更多的是使用Pool.apply_async()函数。 下面的代码运行得很好： import multiprocessing
def do():
print("Foobar", flush=True)
with multiprocessing.Pool(1) as pool:
for i in range(2):
pool.apply_async(do)
pool.close()
pool.join() "Foobar"字符串打印两次。 但是，如果我将此代码放入
浏览 25提问于2019-06-10得票数 1
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2回答
我在python中测试了多进程和线程，但多进程比线程慢，我使用editdistance计算距离，我的代码如下：
def calc_dist(kw, trie_word):
dists = []
while len(trie_word) != 0:
w = trie_word.pop()
dist = editdistance.eval(kw, w)
dists.append((w, dist))
return dists
if __name__ == "__main__":
word_list
浏览 0提问于2018-12-11得票数 0
当使用多进程.池的apply_async()时，代码中的中断会发生什么呢？这包括，我认为，只是例外，但可能还有其他原因，使工人的功能失败。
import multiprocessing as mp
pool = mp.Pool(mp.cpu_count())
for f in files:
pool.apply_async(workerfunct, args=(*args), callback=callbackfunct)
正如我现在所理解的那样，进程/工作程序失败(所有其他进程都继续)，即使我用try/ not捕获错误，也不会执行抛出的错误。
例如，通常我除了错误并输入默认值和/或
浏览 2提问于2014-08-05得票数 4
回答已采纳
4回答
无法保存的对象不能插入到dict中。这是有记录的，这是有充分理由的。
不过，我不明白为何会影响会员资格测试：
if value not in somedict:
print("not present")
我假设成员资格测试只能返回True或False。但是，当value无法使用时，它就会在TypeError: unhashable type中失败。我要说的是，True应该是这个not in测试的正确答案，因为value显然不包含在somedict中，不能插入它是完全不相关的。
另一个例子是：
try:
result = somedict[value]
excep
浏览 0提问于2018-01-25得票数 6
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1回答
我想在helpers.py中调用一个函数，如果它运行超过10秒，就会超时。我已经尝试过多重处理，但是我不知道如何从多处理中提取我的结果字典，并且想知道你们是否都有一个好的方法来完成这个任务？
helpers.py
def speed_test():
print('running speedtest')
servers = []
# If you want to test against a specific server
# servers = [1234]
threads = None
# If you want to use
浏览 1提问于2020-10-19得票数 0
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我试图在我的多处理代码中使用一些闭包，但它一直毫无原因地失败。所以我做了个小测试：
#!/usr/bin/env python3
import functools
from multiprocessing import Pool
def processing_function(unprocessed_data):
return unprocessed_data
def callback_function(processed_data):
print("FUNCTION: " + str(processed_data))
def create_proce
浏览 2提问于2016-10-27得票数 3
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我认为我正确地遵循了python文档，但是我无法得到我想要的结果。我基本上有一个数字列表，这些数字被传递给一个嵌套for循环的函数，输出保存在一个字典中。
代码如下：
from multiprocessing import Pool, Manager
list = [1,2,3,10]
dictionary = {}
def test(x, dictionary):
for xx in range(100):
for xxx in range(100):
dictionary[x]=xx*xxx
if __name__ == '_
浏览 0提问于2012-02-13得票数 6
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我需要执行由许多并行数据库连接和查询组成的池。我想用multiprocessing.Pool或concurrent.futures ProcessPoolExecutor。Python 2.7.5
在某些情况下，查询请求需要太长时间或永远不会完成(挂起/僵尸进程)。我想从超时的multiprocessing.Pool或concurrent.futures ProcessPoolExecutor中删除特定的进程。
下面是一个如何杀死/重新生成整个进程池的示例，但理想情况下，我会尽量减少CPU的冲击，因为我只想杀死一个特定的长时间运行的进程，该进程在超时后没有返回数据。
由于某些原因，在返回和完成
浏览 1提问于2013-11-18得票数 9
你好，这是我想做的事情的一个示例。我想在我的应用程序中使用线程。它工作得很好，问题是当我错误地使用错误的参数调用函数时，python没有抛出错误，这使得它有时更难调试。
示例程序:如您所见，我使用错误的参数数量调用console_log函数。当我运行该程序时，没有输出，它退出
from multiprocessing.pool import ThreadPool
def console_log(id, msg):
print("{} : {}".format(id, msg))
data = [1,2,3,4,5,6]
max_threads = 1
pool =
浏览 1提问于2021-11-26得票数 0
在for循环中，我使用python pool.apply_async()调用发送作业。 下面的python代码最初是由我编写的，然后由@Santiagoños编辑 import multiprocessing
import numpy as np
from time import time, sleep
from random import random
chrNames=['chr1','chr2','chr3']
sims=[1,2,3]
def accumulate_chrBased_simBased_result(chrBase
浏览 9提问于2019-10-18得票数 0
回答已采纳
我是python的新手，我想使用pool.apply_async()来校准我的代码。pool.apply_async()的参数把我搞糊涂了。
下面是我的代码：
def detect(i, pdf):
savefig2pdf.save(event['value'][0][5000:6000],
event['value'][1][5000:6000],
event['value'][2][5000:6000],
event['sta
浏览 32提问于2017-07-24得票数 0
Javascript中的简单类型是不可变的，并且不像对象那样是键控集合。为什么下面的代码只是返回赋值的值而没有任何错误呢？
var foo = 'bar';
foo.newProperty = 'blaha';
第二个语句只返回'blaha‘。但是，如果现在调用foo.newProperty，您自然会得到undefined，因为简单类型不是散列。所以问题是，属性赋值的尝试不应该抛出异常，就像在Python中尝试替换元组中的值时获得TypeError一样。或者是语法中有一些模糊的特性，使得foo.newProperty的计算结果出乎意料？
浏览 0提问于2010-12-10得票数 4
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考虑一下模块创建的例子，为什么圆括号会改变this引用？
正如所说：
production : new NewExpression的评估如下：
让参考文献是评估NewExpression的结果。
让构造函数是GetValue(参考文献)。
如果Type(构造函数)不是对象，则抛出TypeError异常。
如果构造函数未实现[[Construct]]内部方法，则抛出TypeError异常。
返回对构造函数调用[[Construct]]内部方法的结果，不提供参数(即参数的空列表)。
经过一些调查，没有什么区别(是吗？)之间：
console.log(new (m
浏览 4提问于2015-04-30得票数 2
回答已采纳
我试图在模块中从一个类扩展另一个类。代码如下所示： let af = {
MyClass: class {
constructor() {
console.log("constructor of my class");
}
},
myNextClass: class extends this.MyClass { // *
constructor() {
console.log("constructor of the next class");
浏览 1提问于2020-09-25得票数 0
回答已采纳
我刚刚在Python2.6中尝试了以下几种方法：
>>> foo = (set(),)
>>> foo[0] |= set(range(5))
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
>>> foo
(set([0, 1, 2, 3, 4]),)
>>> foo[0].update(set(range(10)))
>>> foo
(set([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]),)
我在这
浏览 3提问于2010-08-16得票数 3
回答已采纳
我试图在multiprocessing.Pool().apply_async()的帮助下在两个不同的进程上运行两个函数，但它似乎没有运行我的函数。但是，没有错误消息。但是，当我在没有多进程的情况下尝试我的函数时，它就能完美地工作。下面是我的代码(简写版本)： import multiprocessing, twitch_integration
p = multiprocessing.Pool()
p.apply_async(twitch_integration.get_user_followers, args=(userid1, "", conn,))
p.apply_asy
浏览 315提问于2020-09-26得票数 0
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