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我实现pool.map了multiprocessing一长串独立且非常昂贵的操作，如我之前的问题中所述，在 python 的多个核心上分发许多独立的、昂贵的操作。

即使有多个内核，这项工作也可能需要几个小时。我想提供一些关于操作进度的简单视觉提示。为了进行实验，我尝试从映射函数中打印列表中每个项目的 ID 号，但 1）在 IDE 中，直到所有操作完全完成（问题较少）才会显示，2）操作未完成按顺序（更成问题）。

解决这个问题的最佳方法是什么？

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from threading import *
from time import sleep

class worker(Thread):
    def __init__(self, params = None):
        Thread.__init__(self)

        self.params = params
        self.status = 0.0
        self.start()

    def run(self):
        while self.status < 1.0:
                    # <--- This would be where you execute
                    #      your demanding/costly operations
                    # Also, update your status (progress)
            self.status += 0.1
            sleep(0.1)

x = worker()
y = worker()

while x.status < 1.0 and y.status < 1.0:
    print 'X status:', x.status
    print 'Y status:', x.status

注意： 1.0 的计数器限制只是为了给你一个演示。在现实生活中的操作中，您只需让线程要么通过一个 enldess 循环永远活着，要么让 run() 函数进行计算，然后在您检索到所需的值后死亡，您可以将其存储在类似的self.status变量的方式。

于 2013-02-06T18:36:03.580 回答