multiprocessing.map_async挂起(但multiprocessing.map工作正常)

Question

我试图在我的程序中并行化一段代码。

如果我使用multiprocessing.map_async (或starmap_async)，代码挂在results.get()上。但是，如果我使用map (或starmap)，代码将正确执行。下面是一个最低限度的工作示例，我可以用它来再现这种行为：

from multiprocessing import Pool

def function(i):
    return i**2

if __name__ == '__main__':
    print('map')
    with Pool(6) as pool:
        result = pool.map(function, range(100))

    print(result)

    print('map_async')
    with Pool(6) as pool:
        result = pool.map_async(function, range(100))

    print('Getting results')
    print(result.get())

代码(几乎立即)运行到行print('Getting results')，然后挂起。

我做错了什么？

Answer 1

调用print(result.get())时，您已经离开了上下文管理器，因此池已经关闭。缩进你的指纹：

with Pool(6) as pool:
    result = pool.map_async(function, range(100))
    print('Getting results')
    print(result.get())  # <--