可以考虑使用imap()或imap_unordered()并且显示指定chunksize以提升效率。 1.4 map_async(func,iterable[,chunksize[,callback[,error_callback]]]) map()方法的一个变种,返回一个AsyncResult对象。 如果指定了callback, 它必须是一个接受单个参数的可调用对象。当执行成功时,callback会被用于处理执行后的返回结果,...
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...
一、map、apply、apply_async对比 | Multi-args Concurrence Blocking Ordered-results --- Pool.map | no yes yes yes Pool.apply | yes no yes yes Pool.apply_async | yes yes no no 1. 2. 3. 4. 5. Multi-args意思是task可否传入不同的function; Ordered-results意识是结果是否有序。 具体看下使...
使用独立多进程去执行是比map_async()方法更好的，因此这种情况下，apply_async()是最优选择。
pool.map()分块+最后返回 pool.imap()分块+快速返回 pool.apply_async()不阻塞主进程 七、daemon 一、主进程与子进程之间交互 Pool from multiprocessing import Pool import os def f(x): print('Child process id:', os.getpid()) return x*2 ...
【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-mapNotice, unlike pool.map, the order...
下面将对比接受Pool 常见一个方法:apply, apply_async, map, mapasync ,imap, imap_unordered 总结: apply因为是阻塞,所以没有加速效果,其他都有。 而imap_unorderd 获取的结果是无序的,相对比较高效和方便。 apply(func[,args[,kwds]]) 因为apply是阻塞的,需要等待上一个进程结束,下一个进程才开始,所以无法...
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。
是指在使用多进程的进程池(Pool)中的map函数时,可能会出现一些意外的行为或结果。这种行为可能是由于多进程并发执行导致的,具体表现为以下几个方面: 1. 顺序错乱:在使用Pool.map函数时,...
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 ...