文档说明了pmap：
与地图类似，除了f并行应用。半懒在那 并行计算保持在消费之前，但没有 除非需要，否则实现整个结果。
你能否在一些简单的背景下对这两个陈述进行混淆？
还有pmap函数，一个doseq等价，相对于迭代集合的大小，内存占用量是否恒定？
答案 0 :(得分：2)
半懒惰，因为并行计算保持在消耗之前
这意味着pmap将比序列消费者严格要求的工作略多一些。这是＆＃34;提前工作＆＃34;最小化在消耗序列时等待更多项目的等待。例如，如果你并行计算一些无限序列而你只消耗了前50个结果，那么pmap可能会前进并计算50 + N.
但除非需要，否则不会实现整个结果。
这意味着它只能提前工作到某个阈值。除非它被完全消耗（或几乎完全消耗），否则整个序列都不会产生。
还有
pmap函数，doseq等效函数
您可以doall或dorun使用pmap并行生成副作用。
这里是所有三个一起的例子，使用无限序列作为pmap的输入：
(def calls (atom 0))
(dorun (take 50 (pmap (fn [_] (swap! calls inc)) (range))))
;; @calls => 60
完成此操作后，calls的值将超过50，即使我们只消耗了序列中的50个项目。
另请阅读reducers和core.async以了解其他相同方法。
答案 1 :(得分：1)
虽然泰勒的答案是正确的，但几年前我还在Clojure West上介绍了pmap内部发生的事情，以及它是如何变得懒惰的。我知道不是每个人都喜欢用于学习的视频，但如果你这样做，它可能会有所帮助：https://youtu.be/BzKjIk0vgzE?t=11m48s
（如果你想要非懒惰的pmap，我认可的是Claypoole。）