Python简单多进程multiprocessing.Pool类

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Python简单多进程multiprocessing.Pool类相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

转自:伪·计算机科学家|真·码农

首先介绍一个简单粗暴,非常实用的工具,就是 multiprocessing.Pool。如果你的任务能用 ys = map(f, xs) 来解决,大家可能都知道,这样的形式天生就是最容易并行的,那么在 Python 里面并行计算这个任务真是再简单不过了。举个例子,把每个数都平方:

 1 import multiprocessing
 2 
 3 def f(x):
 4     return x * x
 5 
 6 cores = multiprocessing.cpu_count()
 7 pool = multiprocessing.Pool(processes=cores)
 8 xs = range(5)
 9 
10 # method 1: map
11 print pool.map(f, xs)  # prints [0, 1, 4, 9, 16]
12 
13 # method 2: imap
14 for y in pool.imap(f, xs):
15     print y            # 0, 1, 4, 9, 16, respectively
16 
17 # method 3: imap_unordered
18 for y in pool.imap_unordered(f, xs):
19     print(y)           # may be in any order

map 直接返回列表,而 i 开头的两个函数返回的是迭代器;imap_unordered 返回的是无序的。

当计算时间比较长的时候,我们可能想要加上一个进度条,这个时候 i 系列的好处就体现出来了。另外,有一个小技巧,就是输出 可以使得光标回到行首而不换行,这样就可以制作简易的进度条了。

1 cnt = 0
2 for _ in pool.imap_unordered(f, xs):
3     sys.stdout.write(done %d/%d
 % (cnt, len(xs)))
4     cnt += 1

 

以上是关于Python简单多进程multiprocessing.Pool类的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

python:多进程,多进程队列,多进程管道,Manager,进程锁,进程池

Python:并发编程

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