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: importmultiprocessingimporttimedef
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...
map_async方法是异步的,返回一个AsyncResult对象。 from multiprocessing import Pool def task_function(x): return x * x if __name__ == '__main__': with Pool(processes=4) as pool: # 使用map方法分配任务 results = pool.map(task_function, [1, 2, 3, 4, 5]) print(f'Results: {results...
starmap_async (异步) 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(...
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...
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,...
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...
和同步并行处理对等的异步并行处理函数 apply_async(),map_async()和starmap_async()允许您以异步方式并行执行进程,即下一个进程可以在前一个进程完成时立即启动,而不考虑启动顺序。 因此,无法保证结果与输入的顺序相同。 6.1 使用Pool.apply_async()进行并行化 ...