这使得得到的chunksize 比我上面的"天真逻辑" 小 4倍,其中包括将iterable的长度除以in中的worker数pool._pool.最后,还有来自Python文档的这个片段.imap(),进一步激发了我的好奇心:chunksize参数与map() 方法使用的参数相同.对于使用了一个较大的值很长iterables chunksize可以使工作完成多少不是使用默认值1速度更快...
这篇文章主要解释的是pool中map函数的运用,函数的主题是一个爬虫,显示的结果就是爬取的页面提示,全部代码会在最后给大家附上,可以自己尝试。 大家都知道map的函数原型为: map(func, iterable[, chunksize=None]),其中iterable就是迭代器。 Pool类中的map方法,与内置的map函数用法行为基本一致,它会使进程阻塞直到...
chunksize指定每块中的项数，如果数据量较大，可以增大chunksize的值来提升性能。
This method chops the iterable into a number of chunks which it submits to the process pool as separate tasks. The (approximate) size of these chunks can be specified by setting chunksize to a positive integer. 一、多参数传入如何变成一个参数 map的用法,函数func只允许一个可迭代的参数传递进去。
Pool类中的map方法,与内置的map函数用法行为基本一致,它会使进程阻塞直到结果返回。 注意:虽然第二个参数是一个迭代器,但在实际使用中,必须在整个队列都就绪后,程序才会运行子进程。 4.map_async() 函数原型:map_async(func, iterable[, chunksize[, callback]]) ...
pool.map(func,iterable,chunksize):将可调用对象func应用给iterable的每一项,然后以列表形式返回结果, 通过将iterable划分为多块,并分配给工作进程,可以并行执行。chunksize指定每块中的项数, 如果数据量较大,可以增大chunksize的值来提升性能。 pool.map_async(func,iterable,chunksize,callback):与map方法不同之处是...
pool.close() pool.join() 三map(func, iterable[, chunksize]) map方法与内置的map函数行为基本一致,在它会使进程阻塞与此直到结果返回。 但需注意的是其第二个参数虽然描述的为iterable, 但在实际使用中发现只有在整个队列全部就绪后,程序才会运行子进程。
map(func, iterable[, chunksize=None])Pool类中的map方法，与内置的map函数用法行为基本一致，它会使进程阻塞直到返回结果。注意，虽然第二个参数是一个迭代器，但在实际使用中，必须在整个队列都就绪后，程序才会运行子进程。Pool类close()函数 关闭进程池（pool），使其不再接受新的任务。Pool类join()函数 主...
函数原型:map(func, iterable[, chunksize=None]) Pool类中的map方法,与内置的map函数用法行为基本一致,它会使进程阻塞直到结果返回。 map_async() 函数原型:map_async(func, iterable[, chunksize[, callback]]) 与map用法一致,但是它是非阻塞的。其有关事项见apply_async。
pool.map是按顺序启动的子进程 子进程是并行执行的(与apply()是串行执模式行的不同) 主进程在子进程执行完后,才会执行map之后的代码。 异步版本: map_async(func, iterable[, chunksize[, callback[, error_callback]]]) map_async()是map() 方法的一个变种,返回一个 AsyncResult 对象。