В чем разница между использованием map и map_async? Разве они не запускают одну и ту же функцию после распределения элементов из списка по 4 процессам?
Так что неправильно предполагать, что оба работают асинхронно и параллельно?
def f(x):
return 2*x
p=Pool(4)
l=[1,2,3,4]
out1=p.map(f,l)
#vs
out2=p.map_async(f,l)
Существует четыре варианта отображения заданий на процессы. Вы должны учитывать несколько аргументов, параллелизм, блокировку и упорядочение. map и map_async отличаются только в отношении блокировки. map_async неблокирует, когда map блокирует
Допустим, у вас есть функция
from multiprocessing import Pool
import time
def f(x):
print x*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'
Пример вывода:
0
1
9
4
16
25
36
49
64
81
0
HERE
1
4
MORE
16
25
36
9
49
64
81
DONE
pool.map(f, range(10)) будет ждать завершения всех 10 вызовов этих функций, поэтому мы видим все отпечатки подряд.
r = pool.map_async(f, range(10)) будет выполнять их асинхронно и блокировать только при вызове r.wait(), поэтому мы видим HERE и MORE между ними, но DONE всегда будет в конце.