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
答案取决于版本和情况。最近版本的Python（从3.3开始）的最一般的答案首先由J.F.Sebastian在下面描述。1它使用Pool.starmap方法，接受一系列参数元组。然后，它会自动将每个元组中的参数解包，并将它们传递给给定的函数：
import multiprocessing
from itertools import product
def merge_names(a, b):
return '{} & {}'.format(a, b)
if __name__ == '__main__':
names = ['Brown', 'Wilson', 'Bartlett', 'Rivera', 'Molloy', 'Opie']
with multiprocessing.Pool(processes=3) as pool:
results = pool.starmap(merge_names, product(names, repeat=2))
print(results)
# Output: ['Brown & Brown', 'Brown & Wilson', 'Brown & Bartlett', ...
对于早期版本的Python，您需要编写一个助手函数来显式地解包参数。如果要与一起使用，还需要编写一个包装器，将Pool转换为上下文管理器。（感谢穆恩指出了这一点。）
import multiprocessing
from itertools import product
from contextlib import contextmanager
def merge_names(a, b):
return '{} & {}'.format(a, b)
def merge_names_unpack(args):
return merge_names(*args)
@contextmanager
def poolcontext(*args, **kwargs):
pool = multiprocessing.Pool(*args, **kwargs)
yield pool
pool.terminate()
if __name__ == '__main__':
names = ['Brown', 'Wilson', 'Bartlett', 'Rivera', 'Molloy', 'Opie']
with poolcontext(processes=3) as pool:
results = pool.map(merge_names_unpack, product(names, repeat=2))
print(results)
# Output: ['Brown & Brown', 'Brown & Wilson', 'Brown & Bartlett', ...
在更简单的情况下，使用固定的第二个参数，也可以使用partial，但仅在Python 2.7+中使用。
import multiprocessing
from functools import partial
from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def poolcontext(*args, **kwargs):
pool = multiprocessing.Pool(*args, **kwargs)
yield pool
pool.terminate()
def merge_names(a, b):
return '{} & {}'.format(a, b)
if __name__ == '__main__':
names = ['Brown', 'Wilson', 'Bartlett', 'Rivera', 'Molloy', 'Opie']
with poolcontext(processes=3) as pool:
results = pool.map(partial(merge_names, b='Sons'), names)
print(results)
# Output: ['Brown & Sons', 'Wilson & Sons', 'Bartlett & Sons', ...
1.这大部分都是由他的答案激发的，而他的答案很可能应该被接受。但由于这本书一直停留在顶端，似乎最好为未来读者改进它。
其他回答
答案取决于版本和情况。最近版本的Python（从3.3开始）的最一般的答案首先由J.F.Sebastian在下面描述。1它使用Pool.starmap方法，接受一系列参数元组。然后，它会自动将每个元组中的参数解包，并将它们传递给给定的函数：
import multiprocessing
from itertools import product
def merge_names(a, b):
return '{} & {}'.format(a, b)
if __name__ == '__main__':
names = ['Brown', 'Wilson', 'Bartlett', 'Rivera', 'Molloy', 'Opie']
with multiprocessing.Pool(processes=3) as pool:
results = pool.starmap(merge_names, product(names, repeat=2))
print(results)
# Output: ['Brown & Brown', 'Brown & Wilson', 'Brown & Bartlett', ...
对于早期版本的Python，您需要编写一个助手函数来显式地解包参数。如果要与一起使用，还需要编写一个包装器，将Pool转换为上下文管理器。（感谢穆恩指出了这一点。）
import multiprocessing
from itertools import product
from contextlib import contextmanager
def merge_names(a, b):
return '{} & {}'.format(a, b)
def merge_names_unpack(args):
return merge_names(*args)
@contextmanager
def poolcontext(*args, **kwargs):
pool = multiprocessing.Pool(*args, **kwargs)
yield pool
pool.terminate()
if __name__ == '__main__':
names = ['Brown', 'Wilson', 'Bartlett', 'Rivera', 'Molloy', 'Opie']
with poolcontext(processes=3) as pool:
results = pool.map(merge_names_unpack, product(names, repeat=2))
print(results)
# Output: ['Brown & Brown', 'Brown & Wilson', 'Brown & Bartlett', ...
在更简单的情况下，使用固定的第二个参数，也可以使用partial，但仅在Python 2.7+中使用。
import multiprocessing
from functools import partial
from contextlib import contextmanager
@contextmanager
def poolcontext(*args, **kwargs):
pool = multiprocessing.Pool(*args, **kwargs)
yield pool
pool.terminate()
def merge_names(a, b):
return '{} & {}'.format(a, b)
if __name__ == '__main__':
names = ['Brown', 'Wilson', 'Bartlett', 'Rivera', 'Molloy', 'Opie']
with poolcontext(processes=3) as pool:
results = pool.map(partial(merge_names, b='Sons'), names)
print(results)
# Output: ['Brown & Sons', 'Wilson & Sons', 'Bartlett & Sons', ...
1.这大部分都是由他的答案激发的，而他的答案很可能应该被接受。但由于这本书一直停留在顶端，似乎最好为未来读者改进它。
import time
from multiprocessing import Pool
def f1(args):
vfirst, vsecond, vthird = args[0] , args[1] , args[2]
print(f'First Param: {vfirst}, Second value: {vsecond} and finally third value is: {vthird}')
pass
if __name__ == '__main__':
p = Pool()
result = p.map(f1, [['Dog','Cat','Mouse']])
p.close()
p.join()
print(result)
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。
您可以使用以下两个函数，以避免为每个新函数编写包装器：
import itertools
from multiprocessing import Pool
def universal_worker(input_pair):
function, args = input_pair
return function(*args)
def pool_args(function, *args):
return zip(itertools.repeat(function), zip(*args))
将函数函数与参数arg_0、arg_1和arg_2的列表一起使用，如下所示：
pool = Pool(n_core)
list_model = pool.map(universal_worker, pool_args(function, arg_0, arg_1, arg_2)
pool.close()
pool.join()
