results using pool.imap():') for x in imap_it: print('\t', x) print() print('Unordered results using pool.imap_unordered():') for x in imap_unordered_it: print('\t', x) print() print('Ordered results using pool.map() --- will block till complete:') for x in pool.map...
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 *...
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])与imap()一样,只不过输出的顺序是任意的 2.3 Pool实例 Pool例子 3. Queue 模块 3.1 Queue介绍 由于进程彼此之间互相隔离,要实现进程间通信,multiprocessing提供了两种形式:队列(queue)和管道。队列可以简单的理解为一种特殊的列表,可以设置固定的长度,从左边插入数据,从右边...
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...
4.2、 imap, imap_unordered(无序) iter = pool.imap(fn, data) 一旦生成,无论使不使用iter,多进程计算都会开始。 计算结果会缓存在内存中,所以要注意内存用尽的问题。 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。
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...
#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()...
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...
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()。 map_async(func, iterable, chunksize=None, callb...