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...
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...
你可以在工作准备就绪后立即开始接收进程的结果,而不必等待所有进程完成工作。 使用map_async,虽然也会立即返回AsyncResult,但是在完成所有对象之前,您无法实际检索该对象的结果。 此时它将返回映射所执行的相同列表,没有办法得到部分结果。 在这个点上来说,它和map返回的情况相同;相当于说,你要么拥有整个结果,要么没有...
【Python】Python进程池multiprocessing.Pool八个函数对比:map、starmap 1、apply 和 apply_async 一次执行一个任务,但 apply_async 可以异步执行,因而也可以实现并发。 2、map 和 map_async 与 apply 和 apply_async 的区别是可以并发执行任务。 3、starmap 和 starmap_async 与 map 和 map_async 的区别是,st...
map_async比apply_async速度快 若想统一处理结果,map_async比apply_async更方便 1.2.5 imap 和 imap_unordered 内存不够可以采用imap方式,map的迭代器版本,返回迭代器实例,速度远慢于map,但是堆内存需求小。 imap_unordered为imap的无序版本 imap(func, iterable, chunksize=1) ...
3.map() 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() ...
需要注意：map 和 map_async 入参为迭代器类型，可以批量调用。而apply和apply_async只能一个个调用。...
相当于 starmap() 与map_async() 的结合,迭代 iterable 的每一项,解包作为 func 的参数并执行,返回用于获取结果的对象。 3.3 新版功能. close() 阻止后续任务提交到进程池,当所有任务执行完成后,工作进程会退出。 terminate() 不必等待未完成的任务,立即停止工作进程。当进程池对象被垃圾回收时,会立即调用 termin...
示例2--使用map()_async函数print('concurrent:')#创建多个进程,并行执行pool=Pool(3)#创建拥有3个进程数量的进程池#testFL:要处理的数据列表,run:处理testFL列表中数据的函数pool.map_async(run,testFL)pool.close()#关闭进程池,不再接受新的进程pool.join()#主进程阻塞等待子进程的退出t2=time.time()print...
如果有人仔细的阅读multiprocessing的文档(例如我),就会发现其中Pool的实例下其实有很多种类似于map的方法,其中就有mapmap_asyncimap_unorderedimap,熟练python的同学可能一下子就看出其中的区别,例如i肯定就是iterator的意思,async就是同步的意思。 pool的几种分发方式比较 ...