chunksize指定每块中的项数，如果数据量较大，可以增大chunksize的值来提升性能。
chunksize:可选参数,指定每个进程处理的任务块大小。 示例代码 下面是一个简单的示例,展示如何使用Pool.map()方法进行并行计算: importmultiprocessingimporttimedefsquare(x):time.sleep(1)# 模拟耗时操作returnx*xif__name__=='__main__':withmultiprocessing.Pool(processes=4)aspool:numbers=[1,2,3,4,5]re...
我还尝试使用 chunkSize and maxTaskPerChild, etc 进行调整,但我没有看到测试与大文件的优化有任何差异。 我认为当我开始 multiprocessing 时,此代码位置需要对此代码进行改进。 p = Pool(3) # number of pool to run at once; default at 1 result = p.map(matrix_to_vcf, list(gen_matrix_df_list.val...
1.3 map(func,iterable[,chunksize]) 内置map()函数的并行版本 (但它只支持一个iterable参数,对于多个可迭代对象请参阅starmap())。 它会保持阻塞直到获得结果。 这个方法会将可迭代对象分割为许多块,然后提交给进程池。可以将chunksize设置为一个正整数从而(近似)指定每个块的大小可以。 注意对于很长的迭代对象,...
python多进程multiprocessing Pool相关问题 python多进程想必大部分人都用到过,可以充分利用多核CPU让代码效率更高效。 我们看看multiprocessing.pool.Pool.map的官方用法 map(func, iterable[, chunksize]) A parallel equivalent of the map() built-infunction (it supports only one iterable argument though). It ...
这篇文章主要解释的是pool中map函数的运用,函数的主题是一个爬虫,显示的结果就是爬取的页面提示,全部代码会在最后给大家附上,可以自己尝试。 大家都知道map的函数原型为: map(func, iterable[, chunksize=None]),其中iterable就是迭代器。 Pool类中的map方法,与内置的map函数用法行为基本一致,它会使进程阻塞直到...
Pool类中的map方法,与内置的map函数用法行为基本一致,它会使进程阻塞直到结果返回。 注意:虽然第二个参数是一个迭代器,但在实际使用中,必须在整个队列都就绪后,程序才会运行子进程。 4.map_async() 函数原型:map_async(func, iterable[, chunksize[, callback]]) ...
map(func, iterable[, chunksize=None])Pool类中的map方法，与内置的map函数用法行为基本一致，它会使进程阻塞直到返回结果。注意，虽然第二个参数是一个迭代器，但在实际使用中，必须在整个队列都就绪后，程序才会运行子进程。Pool类close()函数 关闭进程池（pool），使其不再接受新的任务。Pool类join()函数 主...
map_async() 函数原型:map_async(func, iterable[, chunksize[, callback]]) 与map用法一致,但是它是非阻塞的。其有关事项见apply_async。 阻塞与非阻塞的讲解见下面备注。 close() 关闭进程池(pool),使其不在接受新的任务。 terminal() 结束工作进程,不在处理未处理的任务。
map_async(func, iterable, chunksize, callback) 5、close()— 关闭进程池(pool),使其不在接受新的任务。 6、terminal()— 结束工作进程,不在处理未处理的任务。 7、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。 二.进程池Pool使用 # !usr/bin/env python # -*- codin...