python之multiprocessing.pool

Pool相关函数

1、apply(func[, args[, kwds]])

apply用于传递不定参数，同python中的apply函数一致（不过内置的apply函数从2.3以后就不建议使用了），主进程会阻塞于函数。

主进程的执行流程同单进程一致。

2、apply_async(func[, args[, kwds[, callback]]])

与apply用法一致，但它是非阻塞的且支持结果返回后进行回调。

主进程循环运行过程中不等待apply_async的返回结果，在主进程结束后，即使子进程还未返回整个程序也会退出。虽然 apply_async是非阻塞的，但其返回结果的get方法却是阻塞的，如使用result.get()会阻塞主进程。

如果我们对返回结果不感兴趣， 那么可以在主进程中使用pool.close与pool.join来防止主进程退出。注意join方法一定要在close或terminate之后调用。

3、map(func, iterable[, chunksize])

map方法与在功能上等价与内置的map()，只不过单个任务会并行运行。它会使进程阻塞直到结果返回。

但需注意的是其第二个参数虽然描述的为iterable, 但在实际使用中发现只有在整个队列全部就绪后，程序才会运行子进程。

4、map_async(func, iterable[, chunksize[, callback]])

与map用法一致，但是它是非阻塞的。其有关事项见apply_async。

5、imap(func, iterable[, chunksize])

与map不同的是， imap的返回结果为iter，需要在主进程中主动使用next来驱动子进程的调用。即使子进程没有返回结果，主进程对于gen_list(l)的 iter还是会继续进行， 另外根据python2.6文档的描述，对于大数据量的iterable而言，将chunksize设置大一些比默认的1要好。

for x in pool.imap(pool_test, gen_list(l)):
pass

6、imap_unordered(func, iterable[, chunksize])

同imap一致，只不过其并不保证返回结果与迭代传入的顺序一致。

7、close()

关闭pool，使其不再接受新的任务。

8、terminate()

结束工作进程，不再处理未处理的任务。

9、join()

主进程阻塞等待子进程的退出， join方法要在close或terminate之后使用。