multiprocessing是python的多进程库,multiprocessing.dummy则是多线程的版本,使用都一样。 其中都有pool池的概念,进程池/线程池有共同的方法,其中方法对比如下 : There are four choices to mapping jobs to process. Here are the differences: 多参数并发阻塞有序结果mapnoyesyesyesapplyyesnoyesnomap_asyncnoyesnoyes...
还会返回异常信息；但是如果是map_async()方法，其子参数任务并不是独立的，如果其中的某个子参数任务抛...
函数原型:map(func, iterable[, chunksize=None]) Pool类中的map方法,与内置的map函数用法行为基本一致,它会使进程阻塞直到结果返回。注意:虽然第二个参数是一个迭代器,但在实际使用中,必须在整个队列都就绪后,程序才会运行子进程。 4.map_async()函数原型:map_async(func, iterable[, chunksize[, callback]]...
1.2.6 starmap 和 starmap_async starmap可以使子进程活动接收多个参数,而map只能接收一个参数: # 子进程活动 func允许包含多个参数,也即iterable的每个元素也是iterable(其每个元素作为func的参数),返回结果组成的 liststarmap(func, iterable, chunksize=None)# 异步并行版本,返回 MapResult 实例,get() 方法可以...
我们可以看到结果符合预期,把序列中每个元素都使用func1函数处理了;此外我们也能在运行时候发现结果是一个个打印的,说明map是阻塞执行的,类似apply方法,所以与之相对的,map也有非阻塞的版本。 2. map_async方法 map_async方法就是map方法的非阻塞版本,用法上也和apply_async很像,需要在close进程池以后再join来等待...
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。
Pool.apply_async() 和Pool.map_async() 返回对象所属的类。 get([timeout]) 用于获取执行结果。如果 timeout 不是None 并且在 timeout 秒内仍然没有执行完得到结果,则抛出 multiprocessing.TimeoutError 异常。如果远程调用发生异常,这个异常会通过 get() 重新抛出。 wait([timeout]) 阻塞,直到返回结果,或者...
import multiprocessing import time def cpu_bound(number): return sum(i * i for i in range(number)) def find_sums(numbers): with multiprocessing.Pool() as pool: pool.map(cpu_bound, numbers) if __name__ == "__main__": numbers = [5_000_000 + x for x ...
4.4. map_async map_async(func, iterable, chunksize=0, callback=None, error_callback=None) 与apply_async 类似,map_async 是 map 的异步版本,我们可以通过他返回的对象的阻塞调用 get 方法来获取进程执行后的结果,与 apply_async 不同的是,map_async 会先收集多个进程的运行结果后返回。
函数原型:map_async(func,iterable[,chunksize[,callback]])\与map用法一致,但是它是非阻塞的 5.close() 关闭进程池(pool),使其不再接受新的任务 6.terminal() 结束工作进程,不再处理未处理的任务 7.join() 主进程阻塞等待子进程的退出,join方法要在close或terminate之后使用 示例1--使用map()函数import...