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...
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...
<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...
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...
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。
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。
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。 join:等待所有工作进程退出。此方法只能在close或teminate之后调用,让其不再接受新的Process。 terminate:结束工作进程,不再处理未处理的任务。