非同期実行にはどのプール方法を選択する必要がありますか?

プールを使用したマルチプロセッシング: 非同期実行に適切な関数の選択

マルチプロセッシングは、タスクを複数のプロセスに分散し、全体的なパフォーマンスを向上させる強力な手法です。 。 「multiprocessing.Pool」モジュールは、関数を非同期的に実行するための 3 つのメソッド、「apply」、「apply_async」、「map」を提供します。これらのメソッドには類似点がありますが、最適なパフォーマンスを得るには、それぞれの固有の機能を理解することが重要です。

Pool.apply

「apply」メソッドは、Python の「apply」関数のように機能します。ただし、関数呼び出しが別のプロセスで実行される点が異なります。関数が完了するまで現在の実行をブロックし、結果を直接返します。

Pool.apply_async

'apply' と同様に、'apply_async' は関数呼び出しを非同期的に開始します。ただし、結果をブロックするのではなく、すぐに「AsyncResult」オブジェクトを返します。結果を取得するには、「AsyncResult」オブジェクトの「get()」メソッドを呼び出します。さらに、「apply_async」を使用すると、関数呼び出しの完了時に呼び出されるコールバック関数が可能になります。

Pool.map

「map」メソッドも同様に適用されます。関数を引数のリストに非同期的に渡します。 「apply_async」とは異なり、引数が指定されたのと同じ順序で結果が返されることが保証されます。

さまざまなメソッドの利点

いつ使用するかPool.apply:

• 結果をすぐに待つことが好ましい同期実行の場合。
• 実行を継続するために結果が不可欠な場合。

Pool.apply_async を使用する場合:

• 現在のプロセスが結果を待つ必要がない非同期実行の場合。
• 実行の場合
• 結果を処理するためにコールバック関数が必要な場合。

Pool.map を使用する場合:

• 異なる引数で同じ関数を複数回呼び出す場合。
• 結果の順序が重要な場合。

これらの利点を注意深く考慮することで、' apply'、'apply_async'、および 'map' メソッドを使用して、マルチプロセッシング アプリケーションのパフォーマンスを最大化し、同時実行性を強化します。

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