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。 4、imap 和 imap_unordered 与 map_async 同样是异步,区别是: map_async生成子进程时使用的是list,而imap和 imap_unordered则是Iterable,map_async效率略高,而imap和 imap_unordered内存消耗显著的小。
# 需要导入模块: from multiprocessing import Pool [as 别名]# 或者: from multiprocessing.Pool importstarmap_async[as 别名]defbuild_trees(topo, real, num_rep, part):prefix ='nantes/{}_{}*.pack'.format(topo,'yes'ifrealelse'no')defis_packed_tree(name):return'gtx'innameor'bfs'innameor'r...
D.使用apply_async()时需要注意的是,结果中的数字顺序会混乱,表明进程没有按照启动的顺序完成 点击查看答案 第2题 关于Python并行处理的说法正确的有哪些 () A.multiprocessing模块中有两个对象是用来实现函数并行执行的Pool类和Process类 B.multiprocessing.Pool()中提供了apply()、map()和 starmap()等方法对传...
Python-pool.starmap()运行速度比pool.map()慢得多 、、、 首先,我是而不是,询问为什么多处理中的映射速度慢。我的代码在使用pool.map()时运行得很好。但是,在开发它时(并使它更通用),我需要使用pool.starmap()来传递2个参数,而不是一个参数。我对Python和多重处理仍然相当陌生,所以我不确定我在这里做了...
A combination of starmap() and map_async() that iterates over iterable of iterables and calls func with the iterables unpacked. Returns a result object starmap()和map_async()的结合, 迭代iterable中的iterrable并用解压的iterable调用func, 返回结果对象; (10)close() Prevents any more tasks from...
在下文中一共展示了ThreadPool.starmap_async方法的2个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: seg ▲点赞 7▼ # 需要导入模块: from multiprocessing.pool import ThreadPool [as 别名]# 或者: from multiproce...
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。
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。
在下文中一共展示了Pool.starmap_async方法的1个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: __init__ ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: from multiprocessing.dummy import Pool [as 别名]# 或者: from multiprocessin...