Python多重处理-将新功能分配给完成的过程吗？

Question

我有800个要并行处理的图像文件的列表。 假设我将其名称存储在这样的列表中：

lis_fnames = ['im1.jpg','im2.jpg',...']

然后，我导入多处理模块，并从中导入Pool。 我给每个线程一个名为'run_cli'的函数，该函数接受文件名。

到目前为止，我运行以下代码：

def run_pool():
    pool = Pool(processes=4)
    pool.map(run_cli, ['im1.jpg','im2.jpg','im3.jpg','im4.jpg'])

并在迭代完成后手动更改文件名。 我的问题是：

问：给定四个进程，如果一个进程已完成，如何自动为它提供'run_cli'函数和另一个文件名（来自lis_fnames列表）以供分析，而不必等待所有四个进程完成，然后手动再次运行它？

Answer 1

您应该将其留给游泳池。 无需将可迭代对象手动拆分为合适的块。 只需映射所有内容，只要列表中还有剩余项目，Pool就会继续为您的工人提供更多工作。

这是一个简单但可行的示例。 它还显示了两种可能的结果处理方式。 它执行回调并解析结果对象。 当然，您将只执行其中之一-如果您不关心工人的返回值，则不执行任何操作。

import multiprocessing    
from time import sleep
import random

def completed(x):
    print("Done {}".format(x))

def worker(x):
    sleep(x)
    print("Worker completed {}".format(x))
    return(x)

p = multiprocessing.Pool(processes=4)

tasks = [random.randint(0,5) for _ in range(0,20)]

results = p.map_async(worker, tasks, callback=completed)

p.close()
p.join()
for r in results.get():
    print(r)

这将生成一个“任务”列表，在这种情况下，只是一个随机数列表。 Worker通过休眠作为参数发送的秒数来模拟工作。 您可以看到工作人员完成了，最后，当所有工作人员都完成后，您将获得“结果”。

总是有四个并行的工作人员处于活动状态，但是任务列表不止于此。 游泳池能够照顾到这一点。