同样,如果 chunksize 是1 , 那么 imap() 方法所返回的迭代器的 next() 方法拥有一个可选的 timeout 参数: 如果无法在 timeout 秒内执行得到结果,则``next(timeout)`` 会抛出 multiprocessing.TimeoutError 异常。 imap_unordered(func, iterable[, chunksize]) 和imap() 相同,只不过通过迭代器返回的结果是...
同样,如果 chunksize 是1 , 那么 imap() 方法所返回的迭代器的 next() 方法拥有一个可选的 timeout 参数: 如果无法在 timeout 秒内执行得到结果,则``next(timeout)`` 会抛出 multiprocessing.TimeoutError 异常。 imap_unordered(func, iterable[, chunksize]) 和imap() 相同,只不过通过迭代器返回的结果是...
imap_unordered(func, iterable[, chunksize]):和imap()类似,只不过返回的结果是无序的,当然只有一个进程的时候,返回的结果就是有序的。 starmap(func, iterable[, chunksize]):和map()类似,不过iterable中的每个元素都会被再次解包作为func的参数传入进去,如[(1, 2), (3, 4)]会转化为类似[func(1, 2)...
使用imap_unordered,无论输入可迭代的顺序如何,只要它们准备好就会产生结果。 所以,使用imap/imap_unordered替代map_async主要的原因有: 您的可迭代对象足够大,将其转换为列表会导致您耗尽/使用太多内存。 您希望能够在完成所有结果之前就先处理结果。
imap 与 map的区别是,map是当所有的进程都已经执行完了,并将结果返回了,那么才返回map()函数的一个list结果。 imap()则是立即返回一个iterable可迭代对象。其迭代随着进行返回的结果而逐步迭代。 imap()和 imap_unordered()的区别 imap_unordered()不保证返回的结果顺序与进程添加的顺序一致。
4、imap 和 imap_unordered 与 map_async 同样是异步,区别是: map_async生成子进程时使用的是list,而imap和 imap_unordered则是Iterable,map_async效率略高,而imap和 imap_unordered内存消耗显著的小。 在处理结果上,imap 和 imap_unordered 可以尽快返回一个Iterable的结果,而map_async则需要等待全部Task执行完毕,...
#print('{} sleep success'.format(result)) # pool.close() # imap_unordered 与imap相似,但是谁先执行完成,谁先返回结果 # for result in pool.imap_unordered(get_html, [1,5,3]): #print('{} sleep success'.format(result)) # pool.close()...
imap:5 imap:6 imap:7 imap:8 imap:9 [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 3.2.5 用 imap_unordered 提交进程。 imap_unordered 和 imap 类似,也是延迟启动子进程的,所以它不会阻塞主线程。
map(func, iterable, chunksize=None):把可迭代对象分成块发送给进程池,每个块是单个任务;每个块的大小可以通过设置chunksize指定。对于很长的可迭代对象可能占用高内存,考虑用高效的imap()或imap_unordered()。它支持一个可迭代参数,多个迭代参数可参考starmap()。 map_async(func, iterable, chunksize=None, callb...
map:通过map方法可以将一个函数应用到池内的每个进程上 imap:同map类似,不同的是返回的是一个迭代器 imap_unordered:同imap,但是结果的顺序不固定 close:关闭池 terminate:强制关闭池中的所有进程 join:等待池内所有进程完成,在关闭池前调用 以上这些类都是在多进程编程中经常用到的,它们帮助我们实现了进程间的通...