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[,...
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...
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。
multiprocessing.pool.AsyncResult:apply_async()和map_async()这两个方法返回的结果对象对应的类。 常用的方法: get([timeout]):用于获取执行结果。如果timeout参数不是None,并且在指定时间内没有得到执行结果,则会抛出multiprocessing.TimeoutError异常。
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...
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 ...
使用map是因为在爬虫中间过程中我也使用了多进程,需要取得进程执行结果,而使用apply_async则只能获取进程结果在内存中保存位置。 3.在本次爬虫中我有三处使用多进程,包括通过page_number获取pic_id和catalogid、通过pic_id与catalogid获得指向下载前连接url、通过下载前连接指向下载中间html中的目标url,在处理过程中...