Python 多进程：map vs map_async

在本文中，我们将介绍 Python 中的多进程编程，重点讨论 map 和 map_async 两个函数的用法和区别。

什么是多进程编程

多进程编程是指在一个应用程序中同时执行多个进程的编程技术。与传统的单进程编程相比，多进程编程可以充分利用计算机的多核处理器，提高程序的执行效率。

Python 提供了 multiprocessing 模块来支持多进程编程。在这个模块中，最常用的函数是 map 和 map_async。

map 函数

map 函数是一个内置函数，它接受一个函数和一个可迭代对象作为参数，并将函数应用于可迭代对象中的每个元素，然后将结果以列表形式返回。

下面是一个简单的示例，演示 map 函数的用法：

from multiprocessing import Pool

def square(x):
    return x**2

if __name__ == '__main__':
    numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

    with Pool() as pool:
        results = pool.map(square, numbers)
        print(results)

上面的代码中，我们定义了一个名为 square 的函数，它用于计算一个数的平方。然后，我们创建了一个包含几个整数的列表 numbers。在主程序中，我们使用 map 函数将 square 函数应用于 numbers 列表中的每个元素，并将结果保存在 results 列表中。最后，我们打印出结果。

输出结果为：[1, 4, 9, 16, 25]，表示对应数字的平方。

map_async 函数

map_async 函数也接受一个函数和一个可迭代对象作为参数，但它是异步执行的，即不会阻塞主程序的运行。map_async 函数会立即返回一个结果对象，而不是等待所有子进程完成。

下面是一个使用 map_async 函数的示例：

from multiprocessing import Pool

def square(x):
    return x**2

if __name__ == '__main__':
    numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

    with Pool() as pool:
        results = pool.map_async(square, numbers)
        print(results.get())

上面的代码与之前的示例基本相同，只是将 map 函数替换为了 map_async 函数。在这个示例中，我们调用了 get 方法来获取结果对象中的结果，这个方法会阻塞主程序，直到所有子进程完成。

输出结果与之前的示例相同：[1, 4, 9, 16, 25]。

map 函数和 map_async 函数的区别

map 函数和 map_async 函数的最大区别在于阻塞与非阻塞。map 函数会阻塞主程序，直到所有子进程完成，而 map_async 函数不会。

这意味着，当使用 map 函数时，主程序将一直等待，直到所有子进程计算完成后才会继续执行下一条语句。而使用 map_async 函数时，主程序可以继续执行其他语句，不需要等待子进程的完成。

另外，map_async 函数返回的结果对象提供了额外的方法来获取子进程的状态和结果，例如 ready() 方法可以用来检查子进程是否已经完成，get() 方法可以用来获取子进程的结果。

总结

本文介绍了 Python 中的多进程编程，重点讨论了 map 函数和 map_async 函数的用法和区别。map 函数是一个阻塞的函数，会等待所有子进程完成，而 map_async 函数是一个非阻塞的函数，不会等待子进程的完成。使用多进程编程可以提高程序的执行效率，特别是在处理大规模数据时，值得尝试。