4. starmap和starmap_async方法 starmap方法和map方法用法类似,只是把序列中的每个元素按照变长参数解包后(即 *args)的形式传递给方法。starmap_async是starmap的异步版本。使用方法就不展示了... 5. multiprocessing.cpu_count() 这个方法能够获得当前电脑CPU的核数,我们知道一般来说多进程并发的话,设置并发个数...
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...
【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...
frommultiprocessingimportPooldefadd(a, b):returna + bif__name__ =='__main__':withPool(processes=4)aspool: results = pool.starmap_async(add, [(1,2), (3,4), (5,6), (7,8), (9,10), (11,12), (13,14)])whilenotresults.ready():# Do other work while waiting for resultspa...
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...
def f(a): #map方法只允许1个参数 pass pool = multiprocessing.Pool() result = pool.map_async(f, (a0, a1, ...)).get() pool.close() pool.join() (c)如果内存不够用,也可采用imap迭代器方式: XXX.imap(func, iterable, chunksize=1) #XXX.map()的迭代器版本,返回迭代器实例。
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]]]) ...
starmap_async(func, iterable[, chunksize[, callback[, error_callback]]]):和starmap类似,会返回一个结果对象。 close():会阻止后续任务提交到进程池,当所有任务都执行完成后,工作进程就会退出。 terminate():不用等待未完成的任务,立即停止工作进程,当进程池被垃圾回收时,此方法会被立即调用。
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。