मानचित्र और map_async का उपयोग करने के बीच क्या अंतर है, क्या वे सूची से आइटम को 4 प्रक्रियाओं में वितरित करने के बाद समान कार्य नहीं चला रहे हैं। तो यह मानना गलत है कि दोनों अतुल्यकालिक और समांतर चल रहे हैं।पायथन मल्टीप्रोसेसिंग: मानचित्र बनाम map_async
def f(x):
return 2*x
p=Pool(4)
l=[1,2,3,4]
out1=p.map(f,l)
#vs
out2=p.map_async(f,l)
प्रक्रियाओं के लिए नौकरियों को मैप करने के लिए चार विकल्प हैं। आपको बहु-तर्क, समवर्ती, अवरुद्ध करने और आदेश देने पर विचार करना होगा। map और map_asnyc अवरुद्ध करने के संबंध में केवल भिन्न है।
0
1
9
4
16
25
36
49
64
81
0
HERE
1
4
MORE
16
25
36
9
49
64
81
DONE
pool.map(f, range(10)) उन समारोह के सभी 10 के लिए इंतजार करेंगे खत्म करने के लिए कहता है: map_async गैर अवरुद्ध जहां map रूप
ब्लॉक कर रहा है तो मान लीजिए कि आपने एक समारोह
from multiprocessing import Pool
import time
def f(x):
print x*x
if __name__ == '__main__':
pool = Pool(processes=4)
pool.map(f, range(10))
r = pool.map_async(f, range(10))
# DO STUFF
print 'HERE'
print 'MORE'
r.wait()
print 'DONE'
उदाहरण आउटपुट था है इसलिए हम एक पंक्ति में सभी प्रिंट देख रहे हैं r = pool.map_async(f, range(10)) उन्हें अतुल्यकालिक रूप से निष्पादित करेगा और r.wait() कहा जाता है जब हम केवलदेखेंगेऔर MORE के बीच में DONE हमेशा
नक्शा पूरा होने के बाद ही नक्शा वापस नहीं लौटाता है (यानी समकालिक रूप से लेकिन समांतर में), जबकि 'map_async' तुरंत लौटता है और मैपिंग को अनुमति देता है पृष्ठभूमि में किया गया (यानी असीमित रूप से और समानांतर में)? –