多进程详细API可以参考链接:https://docs.python.org/zh-cn/3/library/multiprocessing.html,本文主要讲述其中的关键部分以及使用样例。 1、常用的进程池Pool类处理方法 1.1 apply(func[,args[,kwds]]) 使用args参数以及kwds命名参数调用func, 它会返回结果前阻塞。这种情况下,apply_async()更适合并行化工作。另外f...
pool.map_async是multiprocessing模块中的一个函数,它允许我们并行地在多个进程中执行函数。 具体来说,pool.map_async函数接受一个函数和一个可迭代对象作为参数。它将可迭代对象中的每个元素作为参数传递给函数,并在多个进程中并行地执行函数。返回的结果是一个AsyncResult对象,可以通过调用get()方法来获取最终的结果。
multiprocessing是python的多进程库,multiprocessing.dummy则是多线程的版本,使用都一样。 其中都有pool池的概念,进程池/线程池有共同的方法,其中方法对比如下 : There are four choices to mapping jobs to process. Here are the differences: 多参数并发阻塞有序结果mapnoyesyesyesapplyyesnoyesnomap_asyncnoyesnoyes...
Pool的两个任务分配的函数 .map(函数名,参数列表的列表)所谓的参数列表的列表是把所有的任务的参数列表再封装到一个列表中,形成一个二维列表。这样Pool就会根据把列表中的参数分配给自己所拥有的(Pool(池)中的)所有进程来执行。 .apply_async(函数名, 参数)这个函数只支持传递一组参数,也就是只能执行一个任务。...
pool.map是按顺序启动的子进程 子进程是并行执行的(与apply()是串行执模式行的不同) 主进程在子进程执行完后,才会执行map之后的代码。 异步版本: map_async(func, iterable[, chunksize[, callback[, error_callback]]]) map_async()是map() 方法的一个变种,返回一个 AsyncResult 对象。
在多进程编程中,常用的模块是multiprocessing,其中的Pool类提供了一种方便的方式来创建进程池并执行任务。 在使用Pool.map方法时,如果在任务执行过程中发生异常,会导致整个程序终止并抛出异常。为了解决这个问题,可以使用Pool.map的替代方法Pool.map_async,它返回一个AsyncResult对象,可以通过该对象的get方法获取任务执行...
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。
从源码可以看出,map_async要比apply_async复杂,首先它会根据chunksize对任务参数序列进行分组,chunksize表示每组中的任务个数,当默认chunksize=None时,根据任务参数序列和进程池中进程数计算分组数:chunk, extra = divmod(len(iterable), len(self._pool) * 4)。假设进程池中进程数为len(self._pool)=4,任务参数...
apply_async n_proc = 5 pool = mp.Pool(n_proc) res = [] for d in data: tmp = pool.apply_async(test_func, (d,)) # tmp.get() # 如果有这句,则程序会等待该进程执行完,拿到其返回值,才会进入下个for循环。相当于map的效果 res.append(tmp) ...
(1)multiprocessing.Pool 传递给Pool一个参数设置进程池内的最大进程数,Pool有多个方法,主要是apply,apply_async,map,map_async,starmap,starmap_async,区别如下 apply:单次同步执行,每次执行传入一个执行函数的参数,并且执行完毕才能执行下一个进程,如果执行函数有返回值返回最后一个执行完进程的值 ...