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. ...
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...
需要对进度条进行特殊处理 tqdm方法 frommultiprocessingimportPoolimporttqdmimporttimedef_foo(my_number):square = my_number * my_numbertime.sleep(1)returnsquareif__name__ =='__main__':withPool(2)asp:r =list(tqdm.tqdm(p.imap(_foo,range(30)), total=30)) progressbar方法 frommultiprocessing i...
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...
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...
imap(func,iterable[,chunksize]) from multiprocessing import Pool import time def target(arg): # map 的话只接受一次参数 x, y = arg time.sleep(2) print(x, y, "---") return x + y if __name__ == '__main__': p = Pool(2) args...
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__ =...
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，...
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, ...