除了map()、map_async()之外，还有apply()、apply_async()、imap()、imap_unordered()，感兴趣的可以自行查阅相关文档，篇幅所限，这里就不一一展开了。基于concurrent.futures模块的进程池使用 除了multiprocessing.Pool之外，其实，我们有另一种更加便捷的进程池的使用方法，这就是concurrent.futures模块中的ProcessPool...
在Python中,可以使用multiprocessing模块来实现多进程编程。imap_unordered是multiprocessing.Pool类中的一个方法,用于并行地处理可迭代对象中的元素,并返回一个迭代器。当使用imap_unordered处理异常时,可以通过捕获异常并进行处理来解决。 下面是一个示例代码,演示了如何在Python多进程中使用imap_unordered处理异常: ...
但因为imap方法的返回值与传入的参数同序,因此,控制台先打印进程1的结果,在打印进程2的结果是,会发现进程3的结果马上就打印出来,这是因为进程3的任务早已先于进程2完成,只不过由于需要按照顺序返回,所以必须在进程2的结果被获取之后才打印。 类似的,如果采用imap_unordered,那么,打印的结果如下: 3 (Time elapsed:...
pool.shutdown()# 等待所有线程任务完成 1. 步骤5:获取结果 AI检测代码解析 forresultinresults:# 遍历结果print(result)# 输出结果 1. 2. 类图 ThreadPoolExecutor+map(func, iterable)+shutdown()Threadpool 饼状图 20%20%20%20%20%解决python多线程没有响应imap_unordered的问题步骤1步骤2步骤3步骤4步骤5...
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。
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...
imap:imap 与 map的区别是,map是当所有的进程都已经执行完了,并将结果返回了,imap则是立即返回一个iterable可迭代对象。 imap_unordered:不保证返回的结果顺序与进程添加的顺序一致。 close:关闭进程池,防止进一步操作。如果所有操作持续挂起,它们将在工作进程终止前完成。
4.2、 imap, imap_unordered(无序) iter = pool.imap(fn, data)一旦生成,无论使不使用iter,多进程计算都会开始。 计算结果会缓存在内存中,所以要注意内存用尽的问题。 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。
pool.map submit在首行就打印出来,说明imap的子进程与父进程也是并行执行的。 结果数据打印夹杂在子进程输出的结果打印中,是在一项任务执行完后打印出来。但仍可以看出来,结果数据是按任务的进入顺序打印的。(为了演示,我们实际的任务执行时间是,越早提交的任务运行的时间越长。) imap_unordered(func, iterable[, ch...
下面将对比接受Pool 常见一个方法:apply, apply_async, map, mapasync ,imap,imap_unordered 总结: apply因为是阻塞,所以没有加速效果,其他都有。 而imap_unorderd 获取的结果是无序的,相对比较高效和方便。 apply(func[,args[,kwds]]) 因为apply是阻塞的,需要等待上一个进程结束,下一个进程才开始,所以无法加...