Web总结： apply因为是阻塞，所以没有加速效果，其他都有。 而imap_unorderd 获取的结果是无序的，相对比较高效和方便。 apply ( func [, args [, kwds ]]) 因为apply是阻塞的，需要等待上一个进程结束，下一个进程才开始， 所以无法加速 ，除非你自己再结合线程使用，不过这样就麻烦了。 Web17 dec. 2024 · This comes in two variants: .apply() and .apply_async(). When using the apply() method, you will need to pass a callable, together with some optional args and/or kwargs. When executing the function, it would block the calling thread until the result is ready or an exception has been raised. Hence, apply_async() is usually preferred.

Python - apply_async doesn

Web선호됩니다. multiprocessing.Pool 모듈은 유사한 인터페이스를 제공하려고합니다. Pool.applyapply 함수 호출이 별도의 프로세스에서 수행된다는 점을 제외하고 는 Python과 같습니다 . Pool.apply 기능이 완료 될 때까지 차단합니다. Pool.apply_async 또한 apply 결과를 기다리지 않고 호출이 즉시 반환된다는 점을 제외하고는 Python의 내장 기능과 … Web下面介绍一下multiprocessing 模块下的Pool类下的几个方法： 1.apply () 函数原型：apply (func [, args= () [, kwds= {}]]) 该函数用于传递不定参数，同python中的apply函数一致，主进程会被阻塞直到函数执行结束（不建议使用，并且3.x以后不再出现） 2.apply_async 函数原型：apply_async (func [, args= () [, kwds= {} [, callback=None]]]) 与apply用法一致， … the nunnery thetford

Pythonのmultiprocessingで複数の引数を渡す - iMind Developers Blog

Web4 iul. 2024 · from multiprocessing.pool import Pool t = [0, 1, 2, 3, 4, 5] def cube (x): t [x] = x**3 pool = Pool (processes=4) for i in range (6): pool.apply_async (cube, args= (i, )) for … Webfrom multiprocessing import Pool def say_hello(name: str) -> str: return f'Hi there, {name}' if __name__ == "__main__": with Pool() as process_pool: hi_jeff = process_pool.apply_async(say_hello, args=('Jeff',)) hi_john = process_pool.apply_async(say_hello, args=('John',)) print(hi_jeff.get()) … Webxxx.apply_async(func, args=(), kwds={}) #apply_async对应的每个子进程是异步执行的（即并行）。异步执行指的是一批子进程并行执行，且子进程完成一个，就新开始一个，而不必等待同一批其他进程完成。xxx为进程池实例。 the nun online cz dabing