Курс Python → Работа с контекстным менеджером Pool

В Python был добавлен улучшенный синтаксис для работы с параллельными процессами. Раньше для отслеживания задач мы использовали список и передавали его в функцию collect() вручную. Теперь же мы можем использовать контекстный менеджер для более удобной работы.

Контекстный менеджер в Python представляет собой специальный объект, который определяет методы __enter__() и __exit__(). При использовании контекстного менеджера с помощью ключевого слова with, метод __enter__() будет вызван перед выполнением блока кода, а метод __exit__() — после его завершения. Это позволяет автоматически управлять ресурсами и обработкой исключений.


from multiprocessing import Pool

with Pool() as pool:
    result = pool.map(func, iterable)

В приведенном примере мы создаем пул процессов с помощью контекстного менеджера Pool(). Затем мы используем метод map() для выполнения функции func на каждом элементе iterable параллельно. После выполнения блока кода с помощью контекстного менеджера Pool автоматически закрывается и освобождает ресурсы.

Использование контекстных менеджеров упрощает работу с параллельными процессами в Python, делая код более читаемым и поддерживаемым. Теперь не нужно вручную отслеживать задачи и управлять ресурсами, это делает контекстный менеджер за нас.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Удаление файлов и папок в Python
  2. Преобразование данных в Python
  3. Оператор «is not» в Python
  4. Установка и обучение ChatterBot
  5. Блок else в Python
  6. Профилирование с cProfile
  7. Динамическая типизация в Python
  8. Получение значений из словарей
  9. Ключевое слово global в Python
  10. Управление экспортом элементов
  11. Функция all() в Python
  12. Разрешение имен в Python
  13. Группировка элементов в словарь
  14. Руководство по библиотеке pydantic
  15. Генераторы в Python
  16. Python Translator: создание локальных переводчиков
  17. Создание новых списков в Python
  18. Логирование в Python
  19. Создание словарей и множеств в Python
  20. Основные методы NumPy
  21. Работа со словарями Python
  22. Синтаксис переменных цикла в Python
  23. Объединение строк с помощью метода join
  24. Декоратор защиты анонимных пользователей
  25. Работа с Path в Python
  26. Декораторы в Python
  27. Распаковка аргументов в Python
  28. Фильтрация списка от «ложных» значений
  29. Преобразование регистра строк
  30. Операции с матрицами в Python
  31. Блок else в циклах.
  32. Форматирование данных с помощью pprint
  33. Удаление ресурса в Python
  34. Объединение кортежей в Python
  35. Тайное преобразование типа ключа
  36. Создание словаря через dict comprehension
  37. Просмотр файла в Jupyter Noteboo
  38. Разделение строк методом split()
  39. Оператор assert в Python
  40. Оптимизация методов в Python 3.7
  41. Сравнение строк в Python
  42. Python: отсутствие точек с запятыми
  43. Именованные срезы в Python
  44. Основы работы со списками
  45. Работа с базами данных SQLite

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию