Question

我有这样的程序：

from multiprocessing import Pool
import time

def f(x):
# I make a heavy code here to take time
  for i in range(10000):
     for i in range(10000):
        pass #do nothing

  print x #print 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'

据我所知，pool.map将按顺序返回，而pool.map_async则不会。我试图弄清楚它们之间的区别，但我还没有得到它。

实际上，我已阅读了一些帖子，例如：Python multiprocessing : map vs map_async

但我仍然感到困惑。我的问题是：

两个功能之间有何区别？
当我运行上面的代码时，我得到了这个：

1 3 2 0 4 6 5 7 8 9 HERE MORE 1 0 3 2 5 4 6 7 8 9完成

我希望pool.map按顺序返回输出，但它没有！那么，为什么它没有按顺序返回？或者我误解了这个功能？

我认为调用pool.map时，主要（以下代码，如
r = pool.map_async(f, range(10)); print 'HERE'; print 'MORE' 继续运行。所以我希望在数字之间打印“Here”和“More”，我的意思是

3 2 0 4 6 HERE 5 7 8 9 1 0 3 2更多5 4 6 7 8 9完成

但它以其他方式发生。为什么不像我期望的那样运行？

如果我评论重代码，f函数现在只是：

def f(x): print x

然后两个函数将按顺序返回输出（我尝试运行很多次，它总是打印相同的结果。那么，当它没有重代码时，为什么它的行为会有所不同。

任何帮助将不胜感激。谢谢。

Answer 1

from multiprocessing import Pool
import time

def f(x):
# I make a heavy code here to take time
  for i in range(10000):
     for i in range(10000):
        pass #do nothing
  print x
  return x 

if __name__ == '__main__':
  pool = Pool(processes=4)

  print pool.map(f, range(10))
  r  = pool.map_async(f, range(10))

  # DO STUFF
  print 'HERE'
  print 'MORE'
  r.wait()
  print 'Done'
  print r.get()

pool.map_async不会阻止您的脚本，而pool.map会阻止（quikst3r提及）。
我稍微调整了你的脚本以便更具说明性。正如您所看到的那样，最终结果都是有序的，除了在启动pool.map_async后，执行后续代码。输出是：
```
1
3
0
2
4
5
7
6
8
9
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
HERE
MORE
3
2
1
0
5
4
6
7
8
9
Done
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
```

由于工作分配的开销和cpu的个别负载，很难确定打印订单。

Pool.map与Pool.map_async

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