4、imap 和 imap_unordered 与 map_async 同样是异步,区别是: map_async生成子进程时使用的是list,而imap和 imap_unordered则是Iterable,map_async效率略高,而imap和 imap_unordered内存消耗显著的小。 在处理结果上,imap 和 imap_unordered 可以尽快返回一个Iterable的结果,而map_async则需要等待全部Task执行完毕,...
imap_unordered(func, iterable, chunksize=1) 实例: # coding=utf-8importmultiprocessingimporttimedefrun(a):returna * a data = []defmy_callback(result): data.append(result)if__name__ =='__main__': st = time.time() pool = multiprocessing.Pool(6)# # 总耗时:0.4497215747833252# future =...
XXX.imap_unordered(func, iterable, chunksize=1) #XXX.imap()的无序版本(不会按照调用顺序返回,而是按照结束顺序返回),返回迭代器实例。 def f(a): #map方法只允许1个参数 pass pool = multiprocessing.Pool() result = pool.imap_unordered(f, (a0, a1, ...)) pool.close() pool.join() for item...
imap_unordered(f, range(10)): print(i) # evaluate "f(20)" asynchronously res = pool.apply_async(f, (20,)) # runs in *only* one process print(res.get(timeout=1)) # prints "400" # evaluate "os.getpid()" asynchronously res = pool.apply_async(os.getpid, ()) # runs in *...
map(func, iterable, chunksize=None):把可迭代对象分成块发送给进程池,每个块是单个任务;每个块的大小可以通过设置chunksize指定。对于很长的可迭代对象可能占用高内存,考虑用高效的imap()或imap_unordered()。它支持一个可迭代参数,多个迭代参数可参考starmap()。
问不能将参数传递给使用multiprocessing.Pool的方法ENmultiprocess模块将参数序列化(pickles)到imap_unordered...
一个简单粗暴,非常实用的工具,就是multiprocessing.Pool。如果你的任务能用 ys = map(f, xs) 来解决,大家可能都知道,这样的形式天生就是最容易并行的,那么在...) # may be in any order map 直接返回列表,而 i 开头的两个函数返回的是迭代器;imap_unordered返回的是无序的。 当计算时间比较长的时候,我们...
for _ in tqdm(p.imap_unordered(create_data, images)): pass p.close() p.join() def main_deal(): num_processor = 20 p = Pool(num_processor) images = mdb['goodlook']['image_generated_data'].find(no_cursor_timeout=True).batch_size(200) fw = open('result.txt', 'w+') for re...
#print('{} sleep success'.format(result)) # pool.close() # imap_unordered 与imap相似,但是谁先执行完成,谁先返回结果 # for result in pool.imap_unordered(get_html, [1,5,3]): #print('{} sleep success'.format(result)) # pool.close()...
from multiprocessing import Pool import time, random def f_imap_unordered(x): print(f'imap_unordered:{x}') time.sleep(random.random()) return x*x if __name__ == '__main__': with Pool(processes=4) as pool: res = pool.imap_unordered(f_imap_unordered, range(10)) # 在后台启动,...