python - 如何让 Pool.map 采用 lambda 函数

Question

我有以下功能：

def copy_file(source_file, target_dir):
    pass

现在我想用它multiprocessing来一次执行这个函数：

p = Pool(12)
p.map(lambda x: copy_file(x,target_dir), file_list)

问题是，lambda 不能被腌制，所以这失败了。解决此问题的最简洁（pythonic）方法是什么？

Answer 1

使用函数对象：

class Copier(object):
    def __init__(self, tgtdir):
        self.target_dir = tgtdir
    def __call__(self, src):
        copy_file(src, self.target_dir)

运行你的Pool.map：

p.map(Copier(target_dir), file_list)

Answer 2

对于 Python2.7+或 Python3，您可以使用functools.partial：

import functools
copier = functools.partial(copy_file, target_dir=target_dir)
p.map(copier, file_list)

Answer 3

问题有点老了，但如果你还在使用 Python 2，我的回答会很有用。

诀窍是使用pathos项目的一部分：多进程的多进程分支。它摆脱了原始多进程的烦人限制。

安装：pip install multiprocess

用法：

>>> from multiprocess import Pool
>>> p = Pool(4)
>>> print p.map(lambda x: (lambda y:y**2)(x) + x, xrange(10))
[0, 2, 6, 12, 20, 30, 42, 56, 72, 90]

Answer 4

从这个答案中，pathos 让你p.map(lambda x: copy_file(x,target_dir), file_list)直接运行你的 lambda，节省所有的变通方法/黑客