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: 多参数并发阻塞有序结果mapnoyesyesyesapplyyesnoyesnomap_asyncnoyesnoyes...
1.1 apply(func[,args[,kwds]]) 使用args参数以及kwds命名参数调用func, 它会返回结果前阻塞。这种情况下,apply_async()更适合并行化工作。另外func只会在一个进程池中的一个工作进程中执行。 1.2 apply_async(func[,args[,kwds[,callback[,error_callback]]]) apply()方法的一个变种,返回一个AsyncResult对象...
需要注意：map 和 map_async 入参为迭代器类型，可以批量调用。而apply和apply_async只能一个个调用。...
apply_async(func[,args[,kwds[,callback[,error_callback]]]) 同相比apply这个是异步的,返回一个异步对象,可以使用.get方法等待结果 , 如果不需结果不必获取。因为异步有加速效果。 frommultiprocessingimportPoolimporttimedeftarget(x,y):time.sleep(2)print(x,y,"---")returnx+yif__name__=='__main__...
【map】各个进程执行顺序确定,当前进程阻塞 【map_async】各个进程执行顺序确定,当前进程不阻塞 【apply】各个进程执行顺序不确定,当前进程阻塞 【apply_async】各个进程执行顺序不确定,当前进程不阻塞,子进程异步执行 https://stackoverflow.com/questions/8533318/multiprocessing-pool-when-to-use-apply-apply-async-or...
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。
总结起来,多进程Pool.map的奇怪行为主要是由于多进程并发执行导致的,可以通过使用Pool.apply_async代替Pool.map、使用Queue进行进程间通信以及添加异常处理机制来解决这些问题。 相关搜索: 子进程的奇怪行为 Python多进程锁奇怪的行为 混合了多进程的Pygame的奇怪行为 在使用多索引时非常奇怪的Pandas行为 附加奇怪的行为 ...
apply()apply_async()map()map_async()close()terminal()join() 这里主要说一下apply和apply_async两个,其他的内容可以进行百度搜索 apply Signature:pool.apply(func,args=(),kwds={})Docstring:Equivalentof `func(*args,**kwds)`.File:/usr/lib/python3.5/multiprocessing/pool.pyType:method ...
Pool.apply_async():未执行嵌套函数 多进程pool.apply_async执行序列 使用"!“关于包含 pool.apply_async中的代码没有执行 pool.apply_async只有一个进程 关于宏的使用 关于jdk的使用 关于使用Spring重试 在相当复杂的函数上使用pool.apply_async,pool.map ...
4、map_async()—与map用法一致,但是它是非阻塞的。其有关事项见apply_async,函数原型如下: map_async(func, iterable, chunksize, callback) 5、close()— 关闭进程池(pool),使其不在接受新的任务。 6、terminal()— 结束工作进程,不在处理未处理的任务。 7、join()— 主进程阻塞等待子进程的退出, join...