Python 循环内的多处理池

Question

我有一个循环，在每次迭代中，都有一些任务应该并行执行。 我需要等待任务在当前迭代中并行运行，然后 go 到下一次迭代。
例如，

a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
pool = Pool(mp.cpu_count())

def fun1(x):
   ....

def fun2(x):
   ....

def fun3(x):
   ....

for x in a:
  pool.map(fun1, x)
  pool.map(fun2,x)
  pool.map(fun3,x)
  pool.close()
  pool.join()

这是正确的方法吗？ 或者我如何实现这一目标？

Answer 1

根据您的评论，您希望为x=1并行运行fun1, fun2, fun3 ，等到它们全部完成，然后继续执行x=2并重复。 这可以这样实现：

import multiprocessing as mp
a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

def fun1(x):
   ....

def fun2(x):
   ....

def fun3(x):
   ....

for x in a:
    # Create separate process for each function 
    p1 = mp.Process(target=fun1, args=(x))
    p2 = mp.Process(target=fun2, args=(x))
    p3 = mp.Process(target=fun3, args=(x))
    # Start all processes 
    p1.start()
    p2.start()
    p3.start()
    # Wait till they all finish and close them 
    p1.join()
    p2.join()
    p3.join()

或者，如果您想为a中的所有x运行fun1 ，然后运行fun2然后fun3 ，您可以使用多处理池来代替：

import multiprocessing as mp
a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
pool = mp.Pool(mp.cpu_count())

def fun1(x):
   ....

def fun2(x):
   ....

def fun3(x):
   ....

# Run fun1 for all values in a
pool.map(fun1, a)
# Run fun2 for all values in a
pool.map(fun2, a)
# Run fun3 for all values in a
pool.map(fun3, a)
# Close pool 
pool.close()
pool.join()

在多处理pool情况下，除非pool.map(fun1, a)完成运行，否则 pool.map( pool.map(fun2, a)不会运行。 有关 Python 的multiprocessing模块的更多信息，我强烈建议您阅读文档