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multiprocessing.Pool:map_async 和 imap 有什么区别?
阅读量:796 次
发布时间:2023-02-10

本文共 1322 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

multiprocessing.Pool 中的 map_asyncimap 是两个常用的方法,它们在异步处理任务时有明显的区别。理解这些区别对于高效地利用多进程进行并行计算至关重要。

map_asyncimap 的主要区别

1. 异步执行的方式

  • map_async:这是一个直接的异步方法,它会立即返回一个 AsyncResult 对象。这个对象允许你在后续获得函数的执行结果或检查任务的完成状态。与 map 方法不同,map_async 不会等待所有任务完成,而是立即返回结果。
  • imap:这是一个迭代器方法。它允许你按顺序获取函数的返回值。与 map 不同,imap 会在需要时逐个计算结果,而不是一次性返回所有结果。

2. 返回值处理方式

  • map_async:返回一个 AsyncResult 对象,需要通过 .get() 方法获取最终结果。
  • imap:直接返回一个迭代器,允许你逐个获取结果。

示例

使用 map_async

from multiprocessing import Pooldef square(x):    return x * xpool = Pool()results = pool.map_async(square, range(10))print(results.get())  # 输出: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

使用 imap

from multiprocessing import Pooldef square(x):    return x * xpool = Pool()results = pool.imap(square, range(10))for result in results:    print(result)  # 输出: 0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81

应用场景

  • 文本分类:如果你正在开发一个需要对大量文本进行分类的系统,可以使用 map_async 来并行处理文本分类任务。由于分类计算是独立的,不会互相干扰。例如,如果你有 10 万个文本,可以将它们分发给 10 个进程进行处理。
  • 迭代式处理:使用 imap 可以按顺序获取每个分类结果,特别适合需要按顺序处理数据的场景。

测试用例

def test_map_async():    expected = [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]    results = pool.map_async(square, range(10))    assert results.get() == expecteddef test_imap():    expected = [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]    results = pool.imap(square, range(10))    actual = list(results)    assert actual == expectedtest_map_async()test_imap()

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