浅谈python3.x pool.map()方法的实质

更新时间：2020-06-21 09:00:01 作者：startmvc

我使用多进程的一般方式，都是multiprocessing模块中的Pool.map()方法。下面写一个简单的示例

我使用多进程的一般方式，都是multiprocessing模块中的Pool.map()方法。下面写一个简单的示例和解析。至于此种方法使用多进程的效率问题，还希望大佬予以指正。

示例：


"""
探索pool.map多进程执行方式的实质
"""

from multiprocessing import Pool
from time import sleep
from datetime import datetime

class forMap:
 def __init__(self):
 self.name = '没啥用的初始化'

 def forPrinit(self, i):
 sleep(i)
 print(i)
 return i ** 2

基本的代码已经写好，下面看看怎么使用多进程去执行。

执行示例1：


if __name__ == '__main__':
 s = datetime.now()
 tt = forMap()
 # 进程池中创建两个进程，调用计算机的两个内核去帮我做事。
 p = Pool(2)

 l = [2, 4, 6]
 rList = p.map(tt.forTest, l)
 print(rList)

 p.close()
 p.join()

 e = datetime.now()
 print('多进程执行时间：', e - s)

运行结果：

2 4 6 [4, 16, 36] 多进程执行时间： 0:00:08.191251

由于在进程池中创建了两个进程，所以代码会调用计算机的两个内核。而列表l中的三个元素中的前两个（“2”和“4”），会依次传入函数中，由计算机内核A和B去执行。当某一个内核执行完，会继续接收下一个传入参数“6”函数。而且内核A执行的函数，只会sleep两秒，所以，传入参数“6”的函数会由内核A去执行。所以A一共执行了2 + 6 为8秒，又由于是并行，所以总的执行时间是8秒（多的那零点几是初始化、赋值、打印等操作）。

执行示例2：


if __name__ == '__main__':
 s = datetime.now()
 tt = forMap()
 # 进程池中创建三个进程
 p = Pool(3)

 l = [2, 4, 6]
 rList = p.map(tt.forTest, l)
 print(rList)

 p.close()
 p.join()

 e = datetime.now()
 print('多进程执行时间：', e - s)

执行结果：

2 4 6 [4, 16, 36] 多进程执行时间： 0:00:06.273263

创建了三个进程，并行执行，所以执行时间是6秒

执行示例3：


if __name__ == '__main__':
 s = datetime.now()
 tt = forMap()
 # 进程池中创建三个进程
 p = Pool(3)

 l = [2, 4, 6, 8]
 rList = p.map(tt.forTest, l)
 print(rList)

 p.close()
 p.join()

 e = datetime.now()
 print('多进程执行时间：', e - s)

执行结果：

2 4 6 8 [4, 16, 36, 64] 多进程执行时间： 0:00:10.211451

在列表中添加一个元素，首先内核A、B、C分别执行2， 4， 6。A先结束，所以8也会由A来执行。

执行示例4：


if __name__ == '__main__':
 s = datetime.now()
 tt = forMap()
 # 进程池中创建三个进程
 p = Pool(2)

 l = [2, 4, 8, 6]
 rList = p.map(tt.forTest, l)
 print(rList)

 p.close()
 p.join()

 e = datetime.now()
 print('多进程执行时间：', e - s)

执行结果：