Question

使用map和map_async之间的区别是什么？将列表中的项目分配给4个进程后，它们是否没有运行相同的功能？

假设两者都在运行异步和并行是错误的吗？

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)

Answer 1

将作业映射到流程有四种选择。您必须考虑多参数，并发，阻塞和排序。 map和map_asnyc仅在阻止方面有所不同。在map_async阻止

的情况下，map是非阻止的

所以，让我们说你有一个功能

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'

示例输出：

pool.map(f, range(10))将等待所有10个函数调用完成，以便我们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()时阻止，因此我们会看到HERE和MORE，但DONE将始终在结尾。< / p>

多处理：map vs map_async

1 个答案: