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_asyncnoyesnoyesapply_asyncyesyesnono
使用独立多进程去执行是比map_async()方法更好的，因此这种情况下，apply_async()是最优选择。
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() 函数原型:map_async(func, iterable[, chunksize[,...
2.apply_async 函数原型:apply_async(func[, args=()[, kwds={}[, callback=None]]]) 与apply用法一致,但它是非阻塞的且支持结果返回后进行回调 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...
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...
【map_async】各个进程执行顺序确定,当前进程不阻塞 【apply】各个进程执行顺序不确定,当前进程阻塞 【apply_async】各个进程执行顺序不确定,当前进程不阻塞,子进程异步执行 https://stackoverflow.com/questions/8533318/multiprocessing-pool-when-to-use-apply-apply-async-or-mapNotice, unlike pool.map, the order...
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...
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...
例如，通过Pool，主进程可以启动多个子进程进行任务分块处理，如pool.map()方法，它在所有子进程完成后返回结果，时间消耗为1.1226秒。而pool.imap()则允许快速返回每个任务的结果，耗时1.1289秒。pool.map_async()是非阻塞的，主进程不会被阻塞，直到通过result.get()获取结果。在进程间同步方面，...
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 ...