Python 如何让Pool.map接受lambda函数

我有以下功能：

def copy_file(source_file, target_dir):
    pass

现在我想使用

多处理

立即执行此函数：

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

问题是，lambda's不能腌制，所以它失败了。解决此问题的最简洁（pythonic）方法是什么？

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)

要运行您的

池.map

：

p.map(Copier(target_dir), file_list)

或者Python3，您可以使用：

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这个问题有点老了，但若你们仍然在使用Python2，我的答案可能会很有用

诀窍是使用项目的一部分：多处理分支。它摆脱了原有多进程的烦人限制

安装：

pip安装多进程

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]

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从answer，pathos让你直接运行你的lambda

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

，保存所有的解决方法/黑客

谢谢，这确实是我需要的！谢谢我真希望他们能接受lambda函数！如果

copy\u file

是

self.copy\u file

中的一个方法，该怎么办？这个方法甚至看起来更干净。。。稍后我将决定使用哪一个作为我的答案，这个答案仍然是a+1，因为它较短（在Python 3中，也就是；），作为更新

functools在这里登陆要晚得多。在Python 2.7中，partial

也是可以选择的。这个解决方案最好使用它来修复对非同构图的并行搜索。它比Fred Foo的解决方案快15倍

>>> 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]