使用map
和map_async
有什么区别?将列表中的项目分配给4个进程后,它们是否运行相同的功能?
因此,假设两者都在异步和并行运行是错误的吗?
def f(x):
return 2*x
p=Pool(4)
l=[1,2,3,4]
out1=p.map(f,l)
#vs
out2=p.map_async(f,l)
python大神给出的解决方案
将作业映射到流程有四种选择。您必须考虑多个参数,并发性,阻塞和排序。 map
和map_async
仅在阻止方面有所不同。 map_async
是非阻塞的,其中map
正在阻塞
假设您有一个功能
from multiprocessing import Pool
import time
def f(x):
print x*x
if __name__ == '__main__':
pool = Pool(processes=4)
pool.map(f, range(10))
r = pool.map_async(f, range(10))
# DO STUFF
print 'HERE'
print 'MORE'
r.wait()
print 'DONE'
输出示例:
0
1
9
4
16
25
36
49
64
81
0
HERE
1
4
MORE
16
25
36
9
49
64
81
DONE
pool.map(f, range(10))
将等待所有10个函数调用完成,因此我们可以连续看到所有打印件。r = pool.map_async(f, range(10))
将异步执行它们,并且仅在调用r.wait()
时才阻塞,因此我们看到HERE
和MORE
在它们之间,但DONE
始终在末尾。
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