Python multiprocessing.pool.imap|极客教程

Python multiprocessing.pool.imap

在Python中，multiprocessing模块提供了一种并行处理任务的方法，其中Pool类是其中的一个重要类。Pool类中的imap方法可以让我们在多个进程中并行地执行一个函数，并返回函数的结果。

基本用法

首先，我们需要导入multiprocessing模块，并创建一个Pool对象：

import multiprocessing

def square(x):
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    with multiprocessing.Pool() as pool:
        result = pool.imap(square, range(10))
        print(list(result))

运行上面的代码，我们将得到输出：

[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

在这个示例中，我们定义了一个square函数，用于计算一个数的平方。然后我们使用Pool类创建一个进程池，并调用imap方法传入我们要并行执行的函数square和一个可迭代对象range(10)来表示要计算平方的数字范围。最后，我们将结果转换为列表并打印出来。

传递额外参数

除了可迭代对象以外，我们还可以传递额外参数给要执行的函数。比如下面这个示例中，我们给square函数传递了一个额外的参数2：

import multiprocessing

def power(x, p):
    return x ** p

if __name__ == '__main__':
    with multiprocessing.Pool() as pool:
        result = pool.imap(power, range(5), itertools.repeat(2))
        print(list(result))

运行上面的代码，我们将得到输出：

[0, 1, 4, 9, 16]

在这个示例中，我们定义了一个power函数，用于计算一个数的指定幂次方。然后我们使用imap方法传入函数power、数字范围range(5)以及itertools.repeat(2)来表示额外的参数2。最后，我们将结果转换为列表并打印出来。

异步获取结果

imap方法返回的是一个迭代器，我们可以使用next函数来异步获取结果。下面是一个示例：

import multiprocessing

def cube(x):
    return x * x * x

if __name__ == '__main__':
    with multiprocessing.Pool() as pool:
        result = pool.imap(cube, range(3))
        while True:
            try:
                print(next(result))
            except StopIteration:
                break

运行上面的代码，我们将得到输出：

0
1
8

在这个示例中，我们定义了一个cube函数，用于计算一个数的立方。然后我们使用imap方法传入函数cube和数字范围range(3)。最后，我们使用next函数异步获取结果并打印出来，直到迭代器结束。

设置进程数量

默认情况下，Pool类会使用CPU核心数的数量来创建同样数量的进程。我们也可以手动指定进程数量，如下所示：

import multiprocessing

def double(x):
    return x * 2

if __name__ == '__main__':
    with multiprocessing.Pool(processes=2) as pool:
        result = pool.imap(double, range(5))
        print(list(result))

运行上面的代码，我们将得到输出：