multiprocessing.Pool常用方法包括apply、apply_async、map、map_async、starmap、starmap_async,用于并行执行任务,其中异步方法支持非阻塞执行,配合close和join可安全关闭进程池。

Python 中的 multiprocessing.Pool 是用于并行执行函数的常用工具,特别适合处理大量独立任务。它提供了多个方便的方法来管理进程池和任务分发。以下是 Pool 类中几个最常用的函数及其用途说明。
用于在池中的一个工作进程中执行指定函数,并等待结果返回。这个方法是同步阻塞的,即当前任务完成前不会执行下一行代码。
注意:通常不推荐在循环中频繁使用 apply(),因为它会逐个执行,无法发挥并发优势。异步版本的 apply(),提交任务后立即返回一个 AsyncResult 对象,不会阻塞主程序。可以通过调用 get() 方法获取实际结果。
类似于内置的 map() 函数,对可迭代对象中的每个元素应用指定函数。它是同步的,会阻塞直到所有任务完成。
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限制:目标函数只能接受单个参数。如果需要传多个参数,可以借助 functools.partial 或包装函数。map 的异步版本,立即返回 AsyncResult 对象。常用于需要批量提交任务但不想阻塞主线程的情况。
这两个函数用于处理需要传入多个参数的场景。它们会将可迭代对象中的每一项“解包”后作为参数传给目标函数,功能类似 Python 的 * 操作符。
例如:starmap(func, [(1,2), (3,4)]) 等价于分别调用 func(1,2) 和 func(3,4)。在提交完所有任务后应调用这些方法来正确关闭进程池:
基本上就这些。掌握 apply_async、map、starmap 和对应的异步方法,再配合 close + join,就能应对大多数并行计算需求了。
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