Python多处理pool.map说明

Question

我还在学习Python。 对我来说，这段代码对于在https://docs.python.org上确切显示“池映射”的工作方式并不完全清楚：

from multiprocessing import Pool

def f(x):
    return x*x

if __name__ == '__main__':
    numb_list = [1, 22, 333]
    with Pool(5) as p:
        print(p.map(f, numb_list))

那么...将列表[1、22、333]的每个索引分别插入到同一功能的单独进程中，这些进程都运行在不同的内核上吗？ 如果是这样，我如何确定有关某个迭代的详细信息？ 如果我因为想知道列表[1、22、333]中某个元素的长度而编辑函数的示例

def f(x):
    if len(x) >= 3:
         print("Big input")
    return x*x

池是否将整个列表一次插入到运行该列表功能或列表部分的每个进程中？ 我可以通过这种方式检查元素输入的长度吗？ 有没有一种方法可以使用for循环而不是map来区分当前正在输入的迭代或元素？

Answer 1

它几乎等于：

from multiprocessing import Process

results = []
for item in numb_list:
    process = Process(target=f, args=(item,))
    process.start()
    # insert process result in to results

map将解压缩此可迭代参数并将每个项目发送到每个进程。