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. ...
pool.close() except: result_list_tqdm = list(map(func,argument_list)) return result_list_tqdm fromtqdmimporttqdm,trangeimporttimeimportmultiprocessingfromfunctoolsimportpartialdefrun_imap_mp(func, argument_list, num_processes='', is_tqdm=True):'''多进程与进度条结合 param: --- func:function 函...
import os import cPickle with open('tempfile.txt', 'w') as f: for item in gen_matrix_df_list.items(): cPickle.dump(item, f) f.write(os.linesep) 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...
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...
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。
对于imap(imap_unordered),你可以在各个工作进程完成各自的计算时就拿到其计算结果,而不必等到所有的进程都完成。 使用map_async时,会立即返回一个AsyncResult对象,但一直要等到所有的工作进程完成它们的计算时,你才能从AsyncResult对象中拿到计算结果(从AsyncResult对象中拿到的结果与使用map方法得到的结果相同,是一个列表...
Pool.map 结果是有序的。如果您需要订单,那很好;如果你不这样做, Pool.imap_unordered 可能是一个有用的优化。 请注意,虽然您从 Pool.map 收到结果的顺序是固定的,但它们的计算顺序是任意的。 原文由 user2357112 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 有...
另外,pool.map返回的是一个列表,如果想像 map 那样返回迭代器的话,可以使用pool.imap,这两个函数返回都是有序的,如果有特殊需求想返回无须结果,可以使用imap_unordered 最重要的一点,多进程必须在if __name__ == '__main__'下写!否则会报错,当然了,你在函数里使用多进程,然后在if __name__ == '__ma...
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，...
从上面的例子可以看出,pool.map submit打印在最前面,start download是顺序启动的: map_async在启动子进程时,不等子进程执行完,立即就执行主进程后面的语句 子进程是按序启动的,并且都是并发的 子进程与主进程也是并发的(这是与map()最大的不同) imap()和imap_unordered() ...