Multiprocessing.Pool: Apply, Apply_Async und Map verstehen
Multiprocessing in Python ermöglicht die gleichzeitige Ausführung von Aufgaben in separaten Prozessen. Der multiprocessing.Pool bietet verschiedene Methoden zum Ausführen von Funktionen mit unterschiedlichen Konfigurationen: apply, apply_async und map. In diesem Artikel werden die Unterschiede zwischen diesen Methoden anhand von Beispielen erläutert.
Apply vs. Apply_Async
Ähnlich wie Pythons integriertes Apply führt Pool.apply eine Funktion separat aus Prozess und blockiert bis zum Abschluss. Dies ist geeignet, wenn Sie sofortigen Zugriff auf das Ergebnis benötigen.
Im Gegensatz dazu ruft Pool.apply_async eine Funktion asynchron auf und gibt ein AsyncResult-Objekt zurück. Um das tatsächliche Ergebnis zu erhalten, müssen Sie get() für das AsyncResult aufrufen, das blockiert, bis die Funktion abgeschlossen ist. Diese Methode ist von Vorteil, wenn Sie vermeiden möchten, dass der Hauptprozess blockiert wird, während Sie auf Ergebnisse warten.
Map
Pool.map wendet die angegebene Funktion auf mehrere Argumente an und behält dabei die bei Reihenfolge der Argumente und Ergebnisse. Im Gegensatz zu apply_async blockiert Map, bis alle Ergebnisse verfügbar sind. Diese Methode ist ideal, wenn Sie die Ergebnisse in einer bestimmten Reihenfolge benötigen oder sie zu einem einzigen Ergebnis zusammenfassen möchten.
Zusammenfassungstabelle
Method | Execution | Blocking | Result Order |
---|---|---|---|
apply | In a separate process | Yes | N/A |
apply_async | Asynchronously | No | Not guaranteed |
map | In separate processes | Yes | Preserved |
Verwendung Fälle
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWelche Multiprocessing.Pool-Methode sollten Sie verwenden: Apply, Apply_Async oder Map?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!