Multiprocessing.Pool メソッドのうち、Apply、Apply_Async、または Map のどれを使用する必要がありますか?

Multiprocessing.Pool:Apply、Apply_Async、Map について

Python のマルチプロセッシングを使用すると、別々のプロセスでタスクを同時に実行できます。 multiprocessing.Pool は、apply、apply_async、map など、さまざまな構成で関数を実行するためのさまざまなメソッドを提供します。この記事では、例を通じてこれらのメソッドの違いを明確にします。

Apply と apply_Async

Python の組み込み apply と同様に、Pool.apply は別個の関数で関数を実行します。プロセスを実行し、完了するまでブロックします。これは、結果にすぐにアクセスする必要がある場合に適しています。

対照的に、Pool.apply_async は関数を非同期的に呼び出し、AsyncResult オブジェクトを返します。実際の結果を取得するには、AsyncResult で get() を呼び出す必要があります。これは、関数が完了するまでブロックされます。このメソッドは、結果を待っている間にメイン プロセスのブロックを避けたい場合に便利です。

Map

Pool.map は、指定された関数を複数の引数に適用し、引数と結果の順序。 apply_async とは異なり、すべての結果が利用可能になるまでブロックをマップします。この方法は、結果を特定の順序で必要とする場合、または結果を 1 つの結果に結合する場合に最適です。

概要テーブル

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

を使用します。ケース

• 別のプロセスで関数を実行し、結果が得られるまでブロックする場合は、Pool.apply を使用します。
• メインプロセスをブロックせずに関数を非同期に実行したい場合は、Pool.apply_async を使用します。
• 同じ関数を複数の引数に適用する場合は、Pool.map を使用します。引数と同じ順序で結果を受け取ります。

以上がMultiprocessing.Pool メソッドのうち、Apply、Apply_Async、または Map のどれを使用する必要がありますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。