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...
starmap_async是Pool类中的一个函数,用于异步地映射多个参数到一个函数上。它的基本用法与map_async类似,但是starmap_async可以接收的参数是一个包含参数元组的可迭代对象。 示例代码 我们先来看一个示例,演示如何使用starmap_async来计算一组数的平方和: importmultiprocessingimporttimedefsquare_and_add(x,y):time...
p= ProcessPoolExecutor(4) #创建一个进程池 p.map(make, range(100)) #submit的简便用法 p.shutdown() #阻塞 print('所有的螺丝都制作完了') map方式 5.3 进程池的对象的返回值: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. #进程池的返回值: importosimporttimefrom concurrent.futures importProcessPoolExec...
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: Multi-argsConcurrenceBlockingOrdered-resultsmapnoyesyesyesapplyyesnoyesnomap_asyncnoyesnoyesapply_asyncyesyesnono In Python 3, a new functionstarmapcan ac...
map(func, iterable[, chunksize]) 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,map()和map_async()的可调用对象不支持多个参数,需要将多参数包装为tuple,或者使用starmap()和starmap_async()。
EN当深入研究Windows操作系统上的Python开发领域时，无疑会出现需要终止正在运行的进程的情况。这种终止背后...
Pool.map() Pool.starmap() Pool.apply() 异步执行api: Pool.map_async() Pool.starmap_async() Pool.apply_async() 区别:map和starmap的参数都是一个迭代器,但starmap可以接受多个迭代器的list作为参数,也就是说,starmap可以接受更多参数,而map不能。map需要一些特殊操作才可以接受多个参数,如下: from ...
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。
pool.starmap_async(create_thumbnail, gen_child_args()) 没错,startmap_async的第2个参数是可迭代。因为Thumper实际需要处理数百万个图像,所以这里编写了一个节省内存的生成器对象,该生成器将根据需要创建参数元组,而不是生成一个巨大的列表(为每个图像生成一个元组)。
使用Pool.map或Pool.starmap分发数据,使用Pool.apply或Pool.apply_async分发函数。 使用concurrent.futures模块的ThreadPoolExecutor和ProcessPoolExecutor两种模式,选择适合的并发模型。 GUI应用中的多线程 GUI应用中使用多线程需要注意: GUI线程必须独立,不能被其他线程阻塞。