【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...
starmap_async是Pool类中的一个函数,用于异步地映射多个参数到一个函数上。它的基本用法与map_async类似,但是starmap_async可以接收的参数是一个包含参数元组的可迭代对象。 示例代码 我们先来看一个示例,演示如何使用starmap_async来计算一组数的平方和: importmultiprocessingimporttimedefsquare_and_add(x,y):time...
进程:Queuefrom multiprocessing importQueue 可以完成进程之间通信的特殊的队列 队列:Queuefrom queue importQueue 不能完成进程之间的通信,普通的队列 进程队列与普通队列 2.3 进程队列示例: #队列(queue)示例: from multiprocessing importQueue, Processdefson(q):print('-->', q.get()) #获取队列里面的值 if ...
Pool.starmap_async() Pool.apply_async() 区别:map和starmap的参数都是一个迭代器,但starmap可以接受多个迭代器的list作为参数,也就是说,starmap可以接受更多参数,而map不能。map需要一些特殊操作才可以接受多个参数,如下: from functools import partial from itertools import repeat from multiprocessing import Po...
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 = 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,返...
下面介绍一下multiprocessing 模块下的Pool类下的几个方法: 1、apply() 函数原型:apply(func[, args=()[, kwds={}]]) 该函数用于传递不定参数,同python中的apply函数一致,主进程会被阻塞直到函数执行结束(不建议使用,并且3.x以后不在出现)。 2、apply_async ...
starmap_async(func, iterable[, chunksize[, callback[, error_callback]]]), 同上,结果时调用callback。 close(), 停止接受更多的任务。当前pool里的任务都完成后,退出。 terminate(),立刻停止所有worker进程。 join(),等待workder进程退出。 apply_async()和map_async()类返回的类为AsyncResult,它的方法包括...
(1)multiprocessing.Pool 传递给Pool一个参数设置进程池内的最大进程数,Pool有多个方法,主要是apply,apply_async,map,map_async,starmap,starmap_async,区别如下 apply:单次同步执行,每次执行传入一个执行函数的参数,并且执行完毕才能执行下一个进程,如果执行函数有返回值返回最后一个执行完进程的值 ...
from multiprocessing.pool import ThreadPool def main(): with (ThreadPool(processes=5) as pool, requests.Session() as session): pool.starmap(fetch, [(session, p) for p in range(25)]) 这里说明2点: 多进程和多线程例子中我都使用了【池】,这是一个好的习惯,因为线(进)程过多会带来额外的开...