相关疑难解决方法(0)

我没有看到有关Pool.apply,Pool.apply_async和Pool.map的用例的明确示例.我主要是在用Pool.map; 别人有什么好处？

所以我有一个我正在编写的算法,该函数multiprocess应该调用另一个函数,CreateMatrixMp()并行调用与cpus一样多的进程.我以前从未做过多处理,也不能确定以下哪种方法更有效.在函数的上下文中使用"高效"这个词CreateMatrixMp()需要被调用数千次.我已经阅读了python multiprocessing模块的所有文档,并且已经有了这两种可能性:

首先是使用这个Pool类:

def MatrixHelper(self, args):
    return self.CreateMatrix(*args)

def Multiprocess(self, sigmaI, sigmaX):

    cpus = mp.cpu_count()
    print('Number of cpu\'s to process WM: %d' % cpus)
    poolCount = cpus*2
    args = [(sigmaI, sigmaX, i) for i in range(self.numPixels)]

    pool = mp.Pool(processes = poolCount, maxtasksperchild= 2)
    tempData = pool.map(self.MatrixHelper, args)
    pool.close()
    pool.join()

接下来是使用这个Process类:

def Multiprocess(self, sigmaI, sigmaX):

    cpus = mp.cpu_count()
    print('Number of cpu\'s to process WM: %d' % cpus)

    processes = [mp.Process(target …