Pool.apply、Pool.apply_async、または Pool.map: multiprocessing.Pool メソッドのどれを使用する必要がありますか?

multiprocessing.Pool を効果的に使用する方法:Apply、Apply_async、Map について説明

multiprocessing.Pool のメソッド間の違いを理解するクラスは、Python でのマルチスレッド操作を最適化するために重要です。 Pool.map が一般的な選択肢ですが、その代替手段である Pool.apply と Pool.apply_async には明確な利点があります。各メソッドの機能と使用例を見てみましょう。

1. Pool.apply: ブロッキングを伴う同期実行

Python の組み込み apply と同様に、Pool.apply は別のプロセスで関数を実行し、実行が完了するまで現在のプロセスをブロックします。この方法は、続行する前に結果がすぐに利用できることを確認したい場合に適しています。

2. Pool.apply_async: オプションのコールバックを使用した非同期実行

Pool.apply と同様に、Pool.apply_async は別のプロセスで関数を呼び出します。ただし、プロセスをブロックするのではなく、AsyncResult オブジェクトを返します。 AsyncResult オブジェクトで get() を呼び出すことで結果を取得できます。関数が完了するまでブロックされます。

Pool.apply_async の主な利点の 1 つは、コールバック関数を指定できることです。このコールバックは実行が完了すると呼び出され、明示的にブロックせずに結果を処理する方法を提供します。これは、メインのプロセス フローを中断せずに結果が利用可能になるため、結果を処理する必要がある場合に便利です。

3. Pool.map: 順序付けされた結果による同期実行

Pool.map は、同じ関数を複数の引数に同時に適用する効率的な方法です。 Pool.apply や Pool.apply_async とは異なり、すべての結果が返されるまでブロックされ、入力引数と同じ順序で並べられます。これは、関数を一連の入力に適用し、入力と出力の対応を維持する必要がある場合に最適です。

正しい方法の選択:

適切な方法の選択メソッドは特定の要件によって異なります。

• 同期実行と結果の即時利用が必要な場合は、Pool.apply を使用します。
• プールを使用します。 apply_async は、結果を段階的に処理する場合、またはメイン プロセスのブロックを回避する場合に非同期実行します。
• 同じ関数を複数の引数に適用する必要がある場合は、Pool.map を使用します。オーダーファッション。

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