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...
可见,使用apply_async()方法,并行执行时间与使用map()、map_async()方法相同 注意: map_async()和map()方法,第2个参数可以是列表也可以是元祖,如下图: 而使用apply()和apply_async()方法时,第2个参数只能传入元祖,传入列表进程不会被执行,如下图: 三、apply_async()方法callback参数的用法 示例: from mu...
【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...
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。...
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() ...
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) ...
map_async(func, iterable, chunksize=None, callback=None, error_callback=None): 类似map(),这里异步执行 imap(func, iterable, chunksize=1):chunksize默认为1,此时有timeout error imap_unordered(func, iterable, chunksize=1):功能和imap()是一样的,只不过结果乱序,只有单个进程时结果的顺序是正确的。
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 ...