【Python】Python进程池multiprocessing.Pool八个函数对比:map、starmap 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。 2、map 和 map_async 与 apply 和 apply_async 的区别是可以并发执行任务。 3、starmap 和 starmap_async 与 map 和 map_async 的区别是,st...
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来等待进程都结束;此外也能接受回调函数,示例如下: 1 def func1(x): 2 return x * x 3 4 def func2(arg): 5 print(arg) 6 7 if __name__ == '__main__': 8 pool = multiprocessing.Pool(4) 9 ...
Pool.starmap() Pool.apply() 异步执行api: Pool.map_async() Pool.starmap_async() Pool.apply_async() 区别:map和starmap的参数都是一个迭代器,但starmap可以接受多个迭代器的list作为参数,也就是说,starmap可以接受更多参数,而map不能。map需要一些特殊操作才可以接受多个参数,如下: from functools import...
age)if__name__ =='__main__':pool = Pool(5)pool.starmap_async(func=task2, iterable=[('张珊',5), ('李四',4), ('王五',9)])# 关闭进程池(关闭后不能在向进程池添加事件了)# 需要在join之前调用,否则会报ValueError: Pool is still running错误pool.close()pool.join()# 等待进程池中的...
pool = multiprocessing.Pool() pool.apply_async(f, args = (a,), kwds = {b : value}) pool.close()pool.join() (b)如果子进程有返回值,且返回值需要集中处理,则建议采用map方式(子进程活动只允许1个参数): XXX.map(func, iterable, chunksize=None) #将iterable的每个元素作为参数,应用func函数,返...
python multiprocessing.Pool 中map、map_async、apply、apply_async的区别 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:...
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。 2、map 和 map_async 与 apply 和 apply_async 的区别是可以并发执行任务。 3、starmap 和 starmap_async 与 map 和 map_async 的区别是,starmap 和 starmap_async 可以传入多个参数。
multiprocessing.pool.RemoteTraceback 是Python 中 multiprocessing 模块在处理进程池(Pool)时可能遇到的一种异常类型。这个异常特别用于封装和传输在进程池中的工作进程(worker processes)中发生的异常。当使用 multiprocessing.Pool 类的方法(如 map(), apply_async(), starmap() 等)在多个进程中并行执行任务时,如果...
(process_target, jobs) ^^^ File "/opt/homebrew/Cellar/python@3.11/3.11.2_1/Frameworks/Python.framework/Versions/3.11/lib/python3.11/multiprocessing/pool.py", line 375, in starmap return self._map_async(func, iterable, starmapstar, chunksize).get() ^^^ File "/opt/homebrew/Cellar/python...
function_helper, [(i,2) for i in range(10)])r = pool.map_async(my_function_helper, [(i,2) for i in range(10)])# DO STUFF print ('HERE')print ('MORE')r.wait()print ('DONE')2. starmap (类似map是同步的，看例⼦)from multiprocessing import Pool, cpu_count import time ...