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...
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...
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results = pool.starmap(worker, [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]) print(results) results_async = pool.starmap_async(worker, [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]) print(results_async.get()) 在上述代码中,我们使用pool.starmap和pool.starmap_async方法并行执行worker函数,并传递多个参数。 七、进...
python multiprocessing.Pool 中map、map_async、apply、apply_async的区别 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:...
四、使用map方法分配任务 map方法用于将可迭代对象中的每个元素分配给进程池中的一个进程。它会阻塞主进程,直到所有任务完成并返回结果。map_async方法是异步的,返回一个AsyncResult对象。 from multiprocessing import Pool def task_function(x): return x * x ...
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 ...
starmap_async(work, args_list).get() print(results_set) 方法2:使用pathos包 from pathos.multiprocessing import ProcessingPool as Pool def work(x, y, z): return x+y+z, x+y-z pool = Pool(processes=2) # 2个线程 x = [1,2,3,4,5,6] y = [2,3,4,5,6,7] z = [3,4,5,6...
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...
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。