在if __name__ == '__main__':语句块中,首先创建了一个包含待处理元素的列表items。然后,创建了一个multiprocessing.Pool对象pool,并使用imap_unordered方法并行地处理items中的元素。imap_unordered方法返回一个迭代器results,可以通过遍历该迭代器来获取处理结果。 在遍历results迭代器时,可以检查每个结果是否...
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...
pool.imap(func,iterable,chunksize):与map()方法的不同之处是返回迭代器而非列表。 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multiprocess...
<multiprocessing.pool.IMapIterator object at 0x00000204DA485EC8> 3 41 2--- --- 3 7 It takes 2.091893434524536 seconds! imap_unordered(func,iterable[,chunksize]) 注意: 这相对imap的话,结果是无序的,那个进程先结束,结果就先获得。而imap结果是有序的。 from multiprocessing import Pool import time d...
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() ...
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...
python的进程池multiprocessing.Pool有八个重要函数: apply、apply_async、map、map_async、imap、imap_unordered、starmap、starmap_async 下面是他们的各个比较和区别: 1)apply 和 apply_async:apply 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 ...
imap和imap_unordered都会立即返回一个可迭代对象,其区别是:使用imap时,一旦进程计算完成,结果就会从可迭代对象中产生,同时仍然保持输入的可迭代对象的顺序;使用imap_unordered时,结果输出方式与imap相同,只是结果的顺序与输入无法保持一致。 下面用具体的例子来说明一下。
6、imap_unordered(func, iterable[, chunksize]) 同imap一致,只不过其并不保证返回结果与迭代传入的顺序一致。 7、close() 关闭pool,使其不再接受新的任务。 8、terminate() 结束工作进程,不再处理未处理的任务。 9、join() 主进程阻塞等待子进程的退出, join方法要在close或terminate之后使用。
5.imap(func, iterable[, chunksize]):这是 map() 方法的延迟版本。 6.imap_unordered(func, iterable[, chunksize]):功能类似于 imap() 方法,但该方法不能保证所生成的结果(包含多个元素)与原 iterable 中的元素顺序一致。 7.starmap(func, iterable[,chunksize]):功能类似于 map() 方法,但该方法要求 it...