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...
starmap可以使子进程活动接收多个参数,而map只能接收一个参数: # 子进程活动 func允许包含多个参数,也即iterable的每个元素也是iterable(其每个元素作为func的参数),返回结果组成的 liststarmap(func, iterable, chunksize=None)# 异步并行版本,返回 MapResult 实例,get() 方法可以获取结果组成的 liststarmap_async(fu...
【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...
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。 starmap(func, iterable, chunksize=None):类似map(),可迭代参数的内容也是可迭代参数 starmao_async(func, iterable, chunksize=None, callback=None, error_callback=None):starmap()的...
8. starmap_async (func, iterable[, chunksize[, callback[, error_callback]]]) 异步,不阻塞 9. close() 关闭池口,不允许再向池内添加任务 所有任务完成后,子进程都将自动退出 10. terminate() 立即终止某个子进程 11. join() 等待所有子进程完成后,退出 ...
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,返回函数结果组成的list,阻塞版本。
和同步并行处理对等的异步并行处理函数apply_async(),map_async()和starmap_async()允许以异步方式并行执行进程,即下一个进程可以在前一个进程完成时立即启动,而不考虑启动顺序。因此,无法保证结果与输入的顺序相同 6. 使用Pool.apply_async()进行并行化 ...
starmap(func, iterable[, chunksize]) 类似于map(),只是iterable的元素被当做参数,不拆解。 因此,[(1,2), (3,4)]的迭代结果是[func(1,2),func(3,4)]。 3.3版新增。 starmap_async(func, iterable[, chunksize[, callback[, error_back]]]) ...
multiprocessing模块提供了丰富的功能，包括创建子进程的API，如通过Process类或其子类，以及使用进程池简化大量子进程的管理。进程池中的apply和apply_async方法允许异步执行，map和starmap则支持参数传递和结果收集。此外，模块还提供进程间通信的机制，如共享内存（Value和Array）、进程间数据传递的队列和管道...
使用进程池可以更便捷地创建多个子进程，其中包括apply、apply_async、map及imap等方法用于不同场景。如需管理返回值和执行效果，可以应用进程池的map与imap函数。若需要管理多个参数的情况，starmap则提供了解决方案。数据共享方面，共享值、共享数组及manager类的应用可以帮助解决不同进程间的资源问题。