Python多进程图像列表

Question

我想使用多个进程来堆叠许多图像。每个堆栈由5个图像组成，这意味着我有一个图像列表和一个应该合并的图像子列表：

img_lst = [01_A，01_B，01_C，01_D，01_E，02_A，02_B，02_C，02_D，02_E，03_A，03_B，03_C，03_D，03_E]

此时，我用循环调用函数do_stacking(sub_lst)：

for sub_lst in img_lst:
    # example: do_stacking([01_A, 01_B, 01_C, 01_D, 01_E])
    do_stacking(sub_lst)

我想加快多处理的速度，但我不知道如何调用pool.map函数：

if __name__ == '__main__':
    from multiprocessing import Pool

    # I store my lists in a file
    f_in = open(stacking_path + "stacks.txt", 'r') 
    f_stack = f_in.readlines()

    for data in f_stack:
        data = data.strip()
        data = data.split('\t')
        # data is now my sub_lst

    # Not sure what to do here, set the sublist, f_stack?
    pool = Pool()
    pool.map(do_stacking, ???)
    pool.close()
    pool.join()

编辑

我有一份清单：

[

01_A，01_B，01_C，01_D，01_E

02_A，02_B，02_C，02_D，02_E

03_A，03_B，03_C，03_D，03_E

]

每个子列表都应该传递给一个名为do_stacking(子列表)的函数。我只想处理子列表，而不是整个列表。

我的问题是如何处理列表的循环(在img_lst中为x)？我应该为每个池创建一个循环吗？

Answer 1

Pool.map的工作方式类似于内置的map function.It，每次从第二个参数中获取一个元素，并将其传递给由第一个参数表示的函数。

if __name__ == '__main__':
    from multiprocessing import Pool

    # I store my lists in a file
    f_in = open(stacking_path + "stacks.txt", 'r') 
    f_stack = f_in.readlines()
    img_list = []
    for data in f_stack:
        data = data.strip()
        data = data.split('\t')
        # data is now my sub_lst
        img_list.append(data)
        print img_list # check if the img_list is right?

    # Not sure what to do here, set the sublist, f_stack?
    pool = Pool()
    pool.map(do_stacking, img_list)
    pool.close()
    pool.join()