pass
用法举例 ： 将列表li中的数值都加1, li = [1,2,3,4,5]
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li = [1,2,3,4,5]
def add1(x):
return x+1
res = map(add1, li)
print(res)
for i in res:
print(i)
结果：
<map object at 0x00000042B4E6D4E0>
2
3
4
5
6
2、lambda表达式
是一个表达式，可以创建匿名函数，冒号前是参数，冒号后只能有一个表达式（传入参数，根据参数表达出一个值）
nl = lambda x,y:x*y # 给出x,y参数，计算出x和y的相乘
print(nl(3,5))
print('-----')
#和map的结合
li = [1,2,3,4,5]
for i in map(lambda x:x*2, li):
print(i)
结果：
15
2
4
6
8
10
3、Pool
1、多进程，是multiprocessing的核心，它与threading很相似，但对多核CPU的利用率会比threading好的多
2、可以允许放在Python程序内部编写的函数中，该Process对象与Thread对象的用法相同，拥有is_alive()、join([timeout])、run()、start()、terminate()等方法
3、multiprocessing包中也有Lock/Event/Semaphore/Condition类，用来同步进程
传统的执行多个函数的例子
import time
def do_proc(n): # 返回平方值
time.sleep(1)
return n*n
if name == 'main':
start = time.time()
for p in range(8):
print(do_proc(p)) # 循环执行8个函数
print("execute time is " ,time.time()-start)
结果：
0
1
4
9
16
25
36
49
execute time is 8.002938985824585
使用多进程执行函数
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import time
from multiprocessing import Pool
def do_proc(n): # 返回平方值
time.sleep(n)
print(n)
return n*n
if name == 'main':
pool = Pool(3) # 池中最多只能放三个任务
start = time.time()
p1 = pool.map(do_proc, range(8)) # 跟python的map用法相似(map连续生成8个任务的同时依次传给pool，pool依次调起池中的任务，执行完的任务从池中剔除)
pool.close() # 关闭进程池
pool.join() # 等待所有进程(8个进程)的结束
print(p1)
print("execute time is ", time.time() - start)
结果：
0
1
2
3
4
5
6
7
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49]
execute time is 3.3244528770446777
最后
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