if __name__ == '__main__': p = multiprocessing.Pool(5) # 限制每次执行的进程数为 5 个进程 print(p.map(func,['map','map'])) # 开启一个进程 for i in p.imap(func,['imap','imap']): # 开启了 2 个进程 print(i) # 有两个参数就开启两个进程 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. ...
一、理解Pool和imap 1.Pool：在Python的multiprocessing库中，Pool类是用来管理进程池的。通过创建一个Pool对象，我们可以控制并发执行的任务数量，从而有效地利用系统资源。2. imap：imap是Python的内置函数，全称为"iterated map"，用于对序列进行迭代映射。在multiprocessing库中，Pool类提供了一个名为imap的实例方法，...
importloggingimport osfrom multiprocessing.poolimportPoolfrom timeimportsleepimport timedeff(i):sleep(1)return'%s finsh sleep by %s at %s'%(os.getpid(),i,time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))if__name__=='__main__':withPool(4)aspool:it=pool.imap(f,range(10))res=next(it)whileres:...
而 func(**kargs) 则是把参数以键值对字典的形式传入。 示例： def printAll(**kargs): for k...
p = multiprocessing.Pool() start = time.time() for x in p.imap(func, [1,5,3]): print("{} (Time elapsed: {}s)".format(x, int(time.time() - start))) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 输出如下:
pool.imap()分块+快速返回 pool.map_async()阻塞主进程+最后返回 pool.apply_async()不阻塞主进程 七、daemon 一、主进程与子进程之间交互 Pool from multiprocessing import Pool import os def f(x): print('Child process id:', os.getpid()) ...
在迭代器上使用 Pool.imap() 在此文件中转储的行,例如: with open('tempfile.txt', 'r') as f: p.imap(matrix_to_vcf, (cPickle.loads(line) for line in f)) (注意 `matrix_to_vcf` \-\-\- 在上面的例子中取一个 `(key, value)` 元组,而不仅仅是一个值) 我希望这有帮助。 注意:...
pool.imap_unordered(func,iterable,chunksize):与imap()不同之处是:结果的顺序是根据从工作进程接收到的时间而定的。 pool.get(timeout):如果没有设置timeout,将会一直等待结果, 如果设置了timeout,超过timeout将引发multiprocessing.TimeoutError异常。
进程池 map() 和 imap() 方法的实现 在pool中,有两个方法,一个是map一个是imap,其实这两方法超级方便,在执行结束之后,可以得到每个进程的返回结果,但是缺点就是每次的时候,只能有一个参数,也就是在执行的函数中,最多是只有一个参数的,否则,需要使用组合参数的方法。
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。 在处理结果上,imap 和 imap_unordered 可以尽快返回一个Iterable的结果,而map_async则需要等待全部Task执行完毕,...