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マルチプロセッシング：map vs map_async

mapとmap_asyncの使用の違いは何ですか？リストのアイテムを4つのプロセスに配布した後、同じ機能を実行していませんか？

だから、両方が非同期と並列で実行されていると仮定するのは間違っていますか？

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)
python-2.7python-multiprocessing
41
aman

ジョブをプロセスにマッピングするには、4つの選択肢があります。複数の引数、同時実行性、ブロック、および順序を考慮する必要があります。 mapとmap_asnycは、ブロックに関してのみ異なります。 map_asyncは非ブロッキングです。mapはブロッキングです

だからあなたが機能を持っていたとしましょう

from multiprocessing import Pool
import time

def f(x):
    print x*x

if __== '__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'

出力例：

0
1
9
4
16
25
36
49
64
81
0
HERE
1
4
MORE
16
25
36
9
49
64
81
DONE

pool.map(f, range(10))は、これらの10個の関数呼び出しがすべて完了するまで待機するため、すべての印刷が連続して表示されます。 r = pool.map_async(f, range(10))は非同期に実行され、r.wait()が呼び出されたときにのみブロックされるため、HEREとMOREが間にありますが、DONEは常に末尾にあります。

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quikst3r