Python多处理：pool.map与使用队列

Question

我正在尝试将multiprocessing包用于Python。在查看教程时，最清晰，最直接的技术似乎是使用pool.map，它允许用户轻松命名进程数并将pool.map函数和该函数的值列表传递给分布在CPU上。我遇到的另一种技术是using queues来管理一群工人。这个answer可以很好地解释pool.map，pool.apply和pool.apply_async之间的区别，但使用pool.map与使用队列的优缺点是什么？比如这个example？

Answer 1

pool.map技术是队列技术的“子集”。也就是说，如果没有pool.map，您可以使用Pool和Queue轻松实现它。也就是说，使用队列可以更灵活地控制池进程，即可以使每个进程的生命周期内只读取一次特定类型的消息，控制池进程的关闭行为等。

Answer 2

如果你真的在寻找最清晰，最直接的技术＆＃34;，使用concurrent.futures.ProcessPoolExecutor可能是最简单的方法。它有一个map方法以及一些使它非常实用的其他原语。它还与Queue s兼容。