multiprocessing.Pool.map_async() 的结果是否以与输入相同的顺序返回？答案

【问题标题】：Are results of multiprocessing.Pool.map_async() returned in the same order of the input?multiprocessing.Pool.map_async() 的结果是否以与输入相同的顺序返回？
【发布时间】：2020-01-03 15:28:35
【问题描述】：

阅读multiprocessing.Pool doc 我了解到map_async 和apply_async 是map 和appy 的两个版本，它们应该更快，但不能保证输入的处理顺序与已提供。

但是，我不明白，在调用 multiprocessing.pool.AsyncResult.get() 时，结果是否“重新排序”以匹配输入顺序，还是按照处理顺序返回？

【问题讨论】：

根据经验，我知道结果是有序的，文档也建议这样做，但令人惊讶的是，这并没有明确提及。
明确提到imap_unordered 是（令人震惊的）有序的，因此除非另有说明，否则可能是假定有序的情况

标签： python parallel-processing multiprocessing python-multiprocessing process-pool

【解决方案1】：

执行下面的测试，调用get()时似乎恢复了顺序。然而，正如Right Leg 所说，我在文档中找不到任何提及。因此，我不会接受这个答案，除非事实证明，而不是测试

import multiprocessing as mp
from time import sleep

def func(i):
    if i == 1:
        sleep(3)
    return i**2



if __name__=='__main__':

    with mp.Pool(mp.cpu_count()) as pool:
        res = pool.map_async(func, range(10)).get()
        print(res)

【讨论】：

【解决方案2】：

是的，return-order 将与 input-order 相同。唯一的区别是异步方法不会阻止父级中的MainThread，您必须明确地.get() 结果。 .map() 和 .map_async() 都在后台调用相同的低级方法 ._map_async()。

请注意，处理顺序和返回顺序是两个不同的东西。处理顺序不受chunking的保证和影响。

对于.apply_async()，您将获得您正在调用.get() 的特定AsyncResult 对象的结果。

【讨论】：