Question

我熟悉python的multiprocessing.Pool以及相关的map和map_async来电。 map和map_async采用单个函数并将其应用于可迭代的参数。我想反过来 - 采用可迭代的函数并将它们应用于单个参数。这种操作有简单的标准习惯用法吗？

换句话说，我正在寻找以下内容：

from multiprocessing import Pool

pool = Pool(4)
functions = (add, subtract, divide, multiply)
args = (1, 2)
result = pool.fmap(functions, args)
print result
# [3, -1, .5, 2]

Answer 1

所以..我建议使用现有的框架并将其翻转。您可以执行以下操作：

from functools import partial

def operation(args, operator):
    return operator(*args)
final_op = partial(operation, [1,2])

这或多或少等同于dano的解决方案，但我发现在这里使用partial是一种真正保持通用性并避免通过索引访问参数的脆弱性的方法。它还使实际使用方面更清洁：

pool = Pool(4)
print pool.map(final_op, (add, sub, div, mul))

Answer 2

你可以这样做：

from operator import add, sub, mul, div
from multiprocessing import Pool

def fmap(functionargs):
    # Call function(*args) and return it
    return functionargs[0](*functionargs[1])

pool = Pool(4)
functions = (add, sub, div, mul)
args = (1, 2)
result = pool.map(fmap, [(f, args) for f in functions])
print result

只需将要在迭代器中调用的函数和args传递给map，并创建一个在worker进程中调用该函数的简单函数。

将python函数列表异步应用于单个参数

2 个答案: