在Python多处理库中，是否有支持多个参数的pool.map变体？
import multiprocessing
text = "test"
def harvester(text, case):
X = case[0]
text + str(X)
if __name__ == '__main__':
pool = multiprocessing.Pool(processes=6)
case = RAW_DATASET
pool.map(harvester(text, case), case, 1)
pool.close()
pool.join()
当前回答
pool.map是否有支持多个参数的变体？
Python 3.3包含pool.starmap（）方法：
#!/usr/bin/env python3
from functools import partial
from itertools import repeat
from multiprocessing import Pool, freeze_support
def func(a, b):
return a + b
def main():
a_args = [1,2,3]
second_arg = 1
with Pool() as pool:
L = pool.starmap(func, [(1, 1), (2, 1), (3, 1)])
M = pool.starmap(func, zip(a_args, repeat(second_arg)))
N = pool.map(partial(func, b=second_arg), a_args)
assert L == M == N
if __name__=="__main__":
freeze_support()
main()
对于旧版本：
#!/usr/bin/env python2
import itertools
from multiprocessing import Pool, freeze_support
def func(a, b):
print a, b
def func_star(a_b):
"""Convert `f([1,2])` to `f(1,2)` call."""
return func(*a_b)
def main():
pool = Pool()
a_args = [1,2,3]
second_arg = 1
pool.map(func_star, itertools.izip(a_args, itertools.repeat(second_arg)))
if __name__=="__main__":
freeze_support()
main()
输出
1 1
2 1
3 1
注意这里是如何使用itertools.izip（）和itertools.crepeat（）的。
由于@unsubu提到的错误，您不能在Python 2.6上使用functools.partial（）或类似功能，因此应该显式定义简单包装函数func_tar（）。另请参阅uptimebox建议的解决方法。
其他回答
从Python 3.4.4中，您可以使用multiprocessing.get_context（）获取上下文对象，以使用多个启动方法：
import multiprocessing as mp
def foo(q, h, w):
q.put(h + ' ' + w)
print(h + ' ' + w)
if __name__ == '__main__':
ctx = mp.get_context('spawn')
q = ctx.Queue()
p = ctx.Process(target=foo, args=(q,'hello', 'world'))
p.start()
print(q.get())
p.join()
或者你只是简单地替换
pool.map(harvester(text, case), case, 1)
具有：
pool.apply_async(harvester(text, case), case, 1)
这里有很多答案，但似乎没有一个能提供适用于任何版本的Python 2/3兼容代码。如果您希望代码能够正常工作，这将适用于以下任一Python版本：
# For python 2/3 compatibility, define pool context manager
# to support the 'with' statement in Python 2
if sys.version_info[0] == 2:
from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def multiprocessing_context(*args, **kwargs):
pool = multiprocessing.Pool(*args, **kwargs)
yield pool
pool.terminate()
else:
multiprocessing_context = multiprocessing.Pool
之后，您可以使用常规的Python3方式进行多处理。例如：
def _function_to_run_for_each(x):
return x.lower()
with multiprocessing_context(processes=3) as pool:
results = pool.map(_function_to_run_for_each, ['Bob', 'Sue', 'Tim']) print(results)
将在Python 2或Python 3中工作。
pool.map是否有支持多个参数的变体？
Python 3.3包含pool.starmap（）方法：
#!/usr/bin/env python3
from functools import partial
from itertools import repeat
from multiprocessing import Pool, freeze_support
def func(a, b):
return a + b
def main():
a_args = [1,2,3]
second_arg = 1
with Pool() as pool:
L = pool.starmap(func, [(1, 1), (2, 1), (3, 1)])
M = pool.starmap(func, zip(a_args, repeat(second_arg)))
N = pool.map(partial(func, b=second_arg), a_args)
assert L == M == N
if __name__=="__main__":
freeze_support()
main()
对于旧版本：
#!/usr/bin/env python2
import itertools
from multiprocessing import Pool, freeze_support
def func(a, b):
print a, b
def func_star(a_b):
"""Convert `f([1,2])` to `f(1,2)` call."""
return func(*a_b)
def main():
pool = Pool()
a_args = [1,2,3]
second_arg = 1
pool.map(func_star, itertools.izip(a_args, itertools.repeat(second_arg)))
if __name__=="__main__":
freeze_support()
main()
输出
1 1
2 1
3 1
注意这里是如何使用itertools.izip（）和itertools.crepeat（）的。
由于@unsubu提到的错误，您不能在Python 2.6上使用functools.partial（）或类似功能，因此应该显式定义简单包装函数func_tar（）。另请参阅uptimebox建议的解决方法。
更好的方法是使用修饰符，而不是手工编写包装函数。特别是当您有很多函数要映射时，装饰器将通过避免为每个函数编写包装器来节省时间。通常，修饰函数是不可选择的，但是我们可以使用functools来解决它。更多讨论可以在这里找到。
以下是示例：
def unpack_args(func):
from functools import wraps
@wraps(func)
def wrapper(args):
if isinstance(args, dict):
return func(**args)
else:
return func(*args)
return wrapper
@unpack_args
def func(x, y):
return x + y
然后你可以用压缩的参数来映射它：
np, xlist, ylist = 2, range(10), range(10)
pool = Pool(np)
res = pool.map(func, zip(xlist, ylist))
pool.close()
pool.join()
当然，您可能总是在Python3中使用Pool.starmap（>=3.3），正如其他答案中提到的那样。
这里有另一种方法，IMHO比提供的任何其他答案都更简单和优雅。
该程序有一个函数，它获取两个参数，打印它们并打印总和：
import multiprocessing
def main():
with multiprocessing.Pool(10) as pool:
params = [ (2, 2), (3, 3), (4, 4) ]
pool.starmap(printSum, params)
# end with
# end function
def printSum(num1, num2):
mySum = num1 + num2
print('num1 = ' + str(num1) + ', num2 = ' + str(num2) + ', sum = ' + str(mySum))
# end function
if __name__ == '__main__':
main()
输出为：
num1 = 2, num2 = 2, sum = 4
num1 = 3, num2 = 3, sum = 6
num1 = 4, num2 = 4, sum = 8
有关更多信息，请参阅python文档：
https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html#module-多处理工具
特别是要检查星图功能。
我使用的是Python 3.6，我不确定这是否适用于较旧的Python版本
为什么在文档中没有这样一个非常直接的例子，我不确定。
