importmultiprocessingimporttimedefsquare_and_add(x,y):time.sleep(1)# 模拟耗时操作returnx**2+y**2if__name__=="__main__":# 创建进程池withmultiprocessing.Pool(processes=4)aspool:# 准备参数params=[(1,2),(3,4),(5,6),(7,8)]#
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。 4、imap 和 imap_unord...
import multiprocessing import time def func(msg1, msg2): print("msg1:", msg1, "msg2:", msg2) time.sleep(2) print("end") if __name__ == "__main__": pool = multiprocessing.Pool(2) msgs = [(1, 1), (2, 2)] pool.starmap_async(func, msgs) print("Mark~ Mark~ Mark~~~...
pool = multiprocessing.Pool() 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,...
注意,map()和map_async()的可调用对象不支持多个参数,需要将多参数包装为tuple,或者使用starmap()和starmap_async()。 import os, time import multiprocessing import random URLS=['https://blog.csdn.net/spiritx/article/details/1', 'https://blog.csdn.net/spiritx/article/details/2', ...
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: Multi-argsConcurrenceBlockingOrdered-resultsmapnoyesyesyesapplyyesnoyesno...
pool.starmap_async(create_thumbnail, gen_child_args()) 没错,startmap_async的第2个参数是可迭代。因为Thumper实际需要处理数百万个图像,所以这里编写了一个节省内存的生成器对象,该生成器将根据需要创建参数元组,而不是生成一个巨大的列表(为每个图像生成一个元组)。
starmap 是multiprocessing.Pool 类的一个方法,用于并行地执行一个函数,其中每个输入参数都是一个元组(或其他可迭代对象)中的元素。starmap 会自动解包这些元组,将解包后的参数分别传递给函数。 与map 方法相比,starmap 的主要优势在于它允许每个任务接受多个参数,而 map 方法每个任务只能接受一个参数。 3. 如何在...
因此,对于简单的可迭代的操作,使用map()进行并行处理更适合,而且能更快完成工作。 当我们看到如何使用apply()和map()对函数howmany_within_range()进行并行化处理之后,我们还会介绍starmap()。 5.1. Pool.apply() 进行并行化处理 我们来使用multiprocessing.Pool(),对howmany_within_range() 函数进行并行化处理。
使用:multiprocessing.Pool的主要用法是通过apply()、map()、starmap()等方法将任务提交给进程池,然后通过Pool的close()和join()方法关闭和等待所有进程完成。例如: python复制代码 优化:为了提高效率,可以考虑以下几点: 适当设置进程数:根据机器的核数和任务的特性,设置合适的进程数,避免过多的进程导致上下文切换开销...