Pool.map 与 Pool.map_async

Question

我有这样的程序：

from multiprocessing import Pool
import time

def f(x):
# I make a heavy code here to take time
  for i in range(10000):
     for i in range(10000):
        pass #do nothing

  print x #print x

if __name__ == '__main__':
  pool = Pool(processes=4)

  pool.map(f, range(10))
  r  = pool.map_async(f, range(10))

  # DO STUFF
  print 'HERE'
  print 'MORE'
  r.wait()
  print 'Done'

据我所知， pool.map会按顺序返回，而pool.map_async不会。 我试图弄清楚它们之间的区别，但我还没有弄明白。

实际上，我已经阅读了一些帖子，例如： Python multiprocessing : map vs map_async

但我还是很困惑。 我的问题是：

1. 2个功能有什么区别？
2. 当我运行上面的代码时，我得到了这个：

1 3 2 0 4 6 5 7 8 9 这里更多 1 0 3 2 5 4 6 7 8 9 完成

我希望pool.map会按顺序返回输出，但它没有！ 那么，为什么它没有按顺序返回？ 或者我误解了这个功能？

3. 我认为在调用pool.map时，主要（以下代码，如
   r = pool.map_async(f, range(10)); print 'HERE'; print 'MORE'继续运行。 所以我希望在数字之间打印“这里”和“更多”，我的意思是像

3 2 0 4 6 这里 5 7 8 9 1 0 3 2 更多 5 4 6 7 8 9 完成

但它以另一种方式发生了。 为什么它不像我预期的那样运行？

4. 如果我评论繁重的代码，现在的f函数就是：

   def f(x): print x

然后这两个函数将按顺序返回输出（我试过多次运行，它总是打印相同的结果。那么，为什么当它有/没有重代码时它的行为会有所不同。

任何帮助，将不胜感激。 谢谢你。

Answer 1

from multiprocessing import Pool
import time

def f(x):
# I make a heavy code here to take time
  for i in range(10000):
     for i in range(10000):
        pass #do nothing
  print x
  return x 

if __name__ == '__main__':
  pool = Pool(processes=4)

  print pool.map(f, range(10))
  r  = pool.map_async(f, range(10))

  # DO STUFF
  print 'HERE'
  print 'MORE'
  r.wait()
  print 'Done'
  print r.get()

1. pool.map_async不会阻止您的脚本，而pool.map会（如quikst3r 所述）。

2. 我稍微调整了您的脚本以使其更具说明性。 如您所见，最终结果都是有序的，除了在启动pool.map_async之后pool.map_async执行后续代码。 输出是：

    1 3 0 2 4 5 7 6 8 9 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] HERE MORE 3 2 1 0 5 4 6 7 8 9 Done [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

而由于作业分配的开销和 CPU 的单独负载，很难确定打印顺序。