


Welche Pool-Methode sollten Sie für die asynchrone Ausführung wählen?
Multiprocessing mit Pool: Auswahl der richtigen Funktion für die asynchrone Ausführung
Multiprocessing ist eine leistungsstarke Technik zur Verteilung von Aufgaben auf mehrere Prozesse und verbessert so die Gesamtleistung . Das Modul „multiprocessing.Pool“ bietet drei Methoden zum asynchronen Ausführen von Funktionen: „apply“, „apply_async“ und „map“. Obwohl diese Methoden Ähnlichkeiten aufweisen, ist das Verständnis ihrer einzigartigen Funktionen für eine optimale Leistung von entscheidender Bedeutung.
Pool.apply
Die Methode „Apply“ verhält sich wie die Funktion „Apply“ von Python. mit der Ausnahme, dass der Funktionsaufruf in einem separaten Prozess ausgeführt wird. Es blockiert die aktuelle Ausführung, bis die Funktion abgeschlossen ist, und gibt das Ergebnis direkt zurück.
Pool.apply_async
Ähnlich wie „apply“ initiiert „apply_async“ Funktionsaufrufe asynchron. Es gibt jedoch sofort ein „AsyncResult“-Objekt zurück, anstatt das Ergebnis zu blockieren. Um das Ergebnis abzurufen, rufen Sie die Methode „get()“ für das Objekt „AsyncResult“ auf. Darüber hinaus ermöglicht „apply_async“ eine Rückruffunktion, die nach Abschluss des Funktionsaufrufs aufgerufen wird.
Pool.map
Die Methode „map“ wendet dasselbe an Funktion asynchron einer Liste von Argumenten zuordnen. Im Gegensatz zu „apply_async“ wird garantiert, dass die Ergebnisse in der gleichen Reihenfolge zurückgegeben werden, in der die Argumente angegeben wurden.
Vorteile verschiedener Methoden
Wann zu verwenden Pool.apply:
- Für synchrone Ausführung, bei der das sofortige Warten auf das Ergebnis bevorzugt wird.
- Wenn das Ergebnis für die weitere Ausführung wesentlich ist.
Wann sollte Pool.apply_async verwendet werden:
- Für die asynchrone Ausführung, bei der der aktuelle Prozess nicht auf die Ergebnisse warten muss.
- Für die Ausführung verschiedene Funktionen gleichzeitig.
- Wenn eine Rückruffunktion zur Verarbeitung der Ergebnisse gewünscht wird.
Wann Pool.map verwendet werden soll:
- Zum Ausführen mehrerer Aufrufe derselben Funktion mit unterschiedlichen Argumenten.
- Wenn die Reihenfolge der Ergebnisse wichtig ist.
Durch sorgfältiges Abwägen dieser Vorteile kann man die ' apply“, „apply_async“ und „map“-Methoden zur Maximierung der Leistung und Verbesserung der Parallelität in Multiprozessoranwendungen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWelche Pool-Methode sollten Sie für die asynchrone Ausführung wählen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
