主要内容
Python的multiprocessing.Pool类提供了多种方法来分发任务给进程池中的工作进程。这些方法在功能和用途上有所不同，适用于不同的场景。以下是multiprocessing.Pool中八个主要函数的对比文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-764491.html
- apply()
- 功能：阻塞地执行一个函数，直到这个函数的执行完成。
- 用法：apply(func, args=(), kwds={})
- 特点：类似于内置的apply函数，但在池中的一个进程中执行。
- apply_async()
- 功能：异步版本的apply，不会等待函数执行完成。
- 用法：apply_async(func, args=(), kwds={}, callback=None, error_callback=None)
- 特点：可以提供回调函数，当函数执行完成时调用。
- map()
- 功能：类似于内置的map函数，但并行地在多个进程中执行。
- 用法：map(func, iterable, chunksize=None)
- 特点：阻塞直到结果返回，适用于处理可迭代对象。
- map_async()
- 功能：map的异步版本。
- 用法：map_async(func, iterable, chunksize=None, callback=None, error_callback=None)
- 特点：不会阻塞，可以提供回调函数。
- starmap()
- 功能：类似于map，但适用于函数需要多个参数的情况。
- 用法：starmap(func, iterable, chunksize=None)
- 特点：阻塞直到结果返回，适用于迭代器提供多个参数。
- starmap_async()
- 功能：starmap的异步版本。
- 用法：starmap_async(func, iterable, chunksize=None, callback=None, error_callback=None)
- 特点：不会阻塞，可以提供回调函数。
- imap()
- 功能：类似于map，但返回一个迭代器。
- 用法：imap(func, iterable, chunksize=1)
- 特点：可以立即开始处理结果，而不必等待所有任务完成。
- imap_unordered()
- 功能：类似于imap，但结果的顺序不保证与输入的顺序相同。
- 用法：imap_unordered(func, iterable, chunksize=1)
- 特点：适用于结果顺序不重要的场景，可能比imap更高效。
案例
以下是multiprocessing.Pool中每个函数的示例：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-764491.html
- apply()
from multiprocessing import Pool
def square(x):
return x * x
if __name__ == '__main__':
with Pool(4) as p:
result = p.apply(square, (10,))
print(result)
- apply_async()
from multiprocessing import Pool
def square(x):
return x * x
def print_result(result):
print(result)
if __name__ == '__main__':
with Pool(4) as p:
result = p.apply_async(square, (10,), callback=print_result)
result.wait() # 等待任务完成
- map()
from multiprocessing import Pool
def square(x):
return x * x
if __name__ == '__main__':
with Pool(4) as p:
results = p.map(square, range(10))
print(results)
- map_async()
from multiprocessing import Pool
def square(x):
return x * x
def print_result(result):
print(result)
if __name__ == '__main__':
with Pool(4) as p:
result = p.map_async(square, range(10), callback=print_result)
result.wait() # 等待所有任务完成
- starmap()
from multiprocessing import Pool
def multiply(x, y):
return x * y
if __name__ == '__main__':
with Pool(4) as p:
results = p.starmap(multiply, [(1, 2), (2, 3), (3, 4)])
print(results)
- starmap_async()
from multiprocessing import Pool
def multiply(x, y):
return x * y
def print_result(result):
print(result)
if __name__ == '__main__':
with Pool(4) as p:
result = p.starmap_async(multiply, [(1, 2), (2, 3), (3, 4)], callback=print_result)
result.wait() # 等待所有任务完成
- imap()
from multiprocessing import Pool
def square(x):
return x * x
if __name__ == '__main__':
with Pool(4) as p:
for result in p.imap(square, range(10)):
print(result)
- imap_unordered()
from multiprocessing import Pool
def square(x):
return x * x
if __name__ == '__main__':
with Pool(4) as p:
for result in p.imap_unordered(square, range(10)):
print(result)
总结
- apply和map系列函数提供了同步和异步的选项，适用于不同的并行处理需求。
- apply适用于单个函数调用，map适用于处理可迭代对象。
- starmap适用于函数需要多个参数的情况。
- imap和imap_unordered提供了更灵活的迭代方式，允许在任务完成前开始处理结果。
- 异步函数（带_async）允许程序继续执行而不必等待结果，可以提供回调函数处理结果。
到了这里，关于Python进程池multiprocessing.Pool八个函数对比的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
