python|zip和imap的结合开发语言|python

#a = [1, 2, 3] #b = [4, 5, 6] #z = zip(a, b) #print(z) #print(list(z))#print('a is {} , b is {}'.format(a, b))from multiprocessing.pool import ThreadPool, Pool import sys from _typeshed import Self, _T_co from typing import Any, Callable, Generic, Iterable, Iterator, SupportsComplex, SupportsFloat, SupportsInt, TypeVar, overload from typing_extensions import Literal, SupportsIndex_T = TypeVar("_T")def func2(param) -> _T: ...def func(args) -> list: print(args) xx, yy = argsreturn [xx, yy]if __name__ == '__main__':a = [1, 2, 3] b = [4, 5, 6] z = zip(a, b) for i in z: print(i)with Pool(3) as pool: iter = pool.imap(func, zip([1, 2, 3], [4, 5, 6]))for x, y in iter: print('x is {}, y is {}'.format(x, y))

运行结果如下：

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（1）zip在python3.x中是返回一个对象，zip函数中的参数均要为可迭代的对象（如列表）
（2）zip本身是itertools这个标准库中的，zip返回值也即本身是一个可迭代的对象，即迭代器
（3）可以使用for x in zipped这种循环方法逐个迭代出
（4）我一开始一直有个疑惑，明明在func函数传递给args的是一个元组，例如（1， 4）。后面我才明白实际zip是迭代器，每次迭代一个给函数func去处理的，因此上面采用那种运行结果！
（5）imap返回的也是一个迭代器

（6）最后注意这种def funtion(args) -> _T:...
这种相当于只是声明。...的作用相当于pass，_T相当于一个模板类over

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类似上图中，带有@overload表示可以被重写的，这里相当于只进行了声明，可以在其他地方进行重写覆盖

参考：
Python3 zip() 函数 | 菜鸟教程
关于多处理：在Python中将多个参数传递给pool.map（）函数 | 码农家园 (codenong.com)
Python 3 中的 Itertools - 知乎 (zhihu.com)
进程池Pool的imap方法解析 - 简书 (jianshu.com)
pool.imap_梦否的博客-CSDN博客_pool.imap
【python|zip和imap的结合】