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...
所以我们可以发现map_async和apply_async的区别在于其回调函数的入参是整个序列运行后的新序列的结果,而非单个元素运行函数后的结果。此外我们也可以对map_async的返回值MapResult的实例 调用get()方法来获得异步运行的结果。这也类似apply_async返回的ApplyResult实例(其实MapResult是ApplyResult的子类),示例如下: 1 de...
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...
而对于map_async(func,iterable,chunksize)，如果多个子任务通过同一函数执行，只是参数不同，那么可以把...
【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...
我们进行手动的编写close()方法进行关闭，然而，每次这些写会造成代码冗余不优雅，JDK中对于释放资源有...
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 ...