multiprocessing.Pool을 효과적으로 활용하는 방법: Apply, Apply_async 및 Map 설명
multiprocessing.Pool의 메서드 간 차이점 이해 클래스는 Python에서 다중 스레드 작업을 최적화하는 데 중요합니다. Pool.map이 일반적인 선택이지만 대안인 Pool.apply 및 Pool.apply_async는 뚜렷한 이점을 제공합니다. 각 메소드의 기능과 사용 사례를 살펴보겠습니다.
1. Pool.apply: 차단을 통한 동기 실행
Python에 내장된 적용과 유사하게 Pool.apply는 별도의 프로세스에서 함수를 실행하고 실행이 완료될 때까지 현재 프로세스를 차단합니다. 이 방법은 진행하기 전에 결과를 즉시 확인하고 싶을 때 적합합니다.
2. Pool.apply_async: 선택적 콜백을 통한 비동기 실행
Pool.apply와 마찬가지로 Pool.apply_async는 별도의 프로세스에서 함수를 호출합니다. 그러나 프로세스를 차단하는 대신 AsyncResult 개체를 반환합니다. 함수가 완료될 때까지 차단되는 AsyncResult 개체에서 get()을 호출하여 결과를 검색할 수 있습니다.
Pool.apply_async의 주요 장점 중 하나는 콜백 함수를 지정하는 기능입니다. 이 콜백은 실행이 완료되면 호출되어 명시적으로 차단하지 않고 결과를 처리하는 방법을 제공합니다. 이는 주요 프로세스 흐름을 방해하지 않고 결과가 나오는대로 처리해야 할 때 유용합니다.
3. Pool.map: 정렬된 결과를 사용한 동기 실행
Pool.map은 동일한 함수를 여러 인수에 동시에 적용하는 효율적인 방법입니다. Pool.apply 및 Pool.apply_async와 달리 모든 결과가 반환될 때까지 차단하고 입력 인수와 동일한 순서로 정렬합니다. 이는 일련의 입력에 기능을 적용하고 입력과 출력 간의 일치성을 유지해야 할 때 이상적입니다.
올바른 방법 선택:
적절한 방법 선택 방법은 특정 요구 사항에 따라 다릅니다. 동기 실행과 결과의 즉각적인 가용성이 필요한 경우
위 내용은 Pool.apply, Pool.apply_async 또는 Pool.map: 어떤 multiprocessing.Pool 메서드를 사용해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!