Python 多处理池.map

Question

我尝试在 python 中使用多处理来读取文件。这是一个小例子：

import multiprocessing
from time import *

class class1():
    def function(self, datasheetname):
        #here i start reading my datasheet

if __name__ == '__main__':
    #Test with multiprosessing
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
    pool.map(class1("Datasheetname"))
    pool.close()

现在我收到以下错误：

类型错误：map() 缺少 1 个必需的位置参数：“可迭代”

在该板的另一个线程中，我得到了使用 ThreadPool 执行此操作的提示，但我不知道该怎么做。有任何想法吗？

Answer 1

池.map：

映射（函数，可迭代[，块大小]）

map() 内置函数的并行等效项（但它仅支持一个可迭代参数）。它会阻塞，直到结果准备好为止。

此方法将可迭代对象分成多个块，并将其作为单独的任务提交到进程池。这些块的（近似）大小可以通过将 chunksize 设置为正整数来指定。

您需要传递一个可迭代对象，其中每个元素都func作为每个进程中的参数传递给目标。

例子：

def function(sheet):
    # do something with sheet
    return "foo"

pool = Pool(processes=4)
result = pool.map(function, ['sheet1', 'sheet2', 'sheet3', 'sheet4'])
# result will be ['foo', 'foo', 'foo', 'foo']