如果使用迭代map函数，则跟踪进度非常容易。
>>> from pathos.multiprocessing import ProcessingPool as Pool
>>> def simFunction(x,y):
... import time
... time.sleep(2)
... return x**2 + y
...
>>> x,y = range(100),range(-100,100,2)
>>> res = Pool().imap(simFunction, x,y)
>>> with open('results.txt', 'w') as out:
... for i in x:
... out.write("%s\n" % res.next())
... if i%10 is 0:
... print "%s of %s simulated" % (i, len(x))
...
0 of 100 simulated
10 of 100 simulated
20 of 100 simulated
30 of 100 simulated
40 of 100 simulated
50 of 100 simulated
60 of 100 simulated
70 of 100 simulated
80 of 100 simulated
90 of 100 simulated
或者，您可以使用异步map。在这里，我将做些不同的事情，只是将其混合在一起。
>>> import time
>>> res = Pool().amap(simFunction, x,y)
>>> while not res.ready():
... print "waiting..."
... time.sleep(5)
...
waiting...
waiting...
waiting...
waiting...
>>> res.get()
[-100, -97, -92, -85, -76, -65, -52, -37, -20, -1, 20, 43, 68, 95, 124, 155, 188, 223, 260, 299, 340, 383, 428, 475, 524, 575, 628, 683, 740, 799, 860, 923, 988, 1055, 1124, 1195, 1268, 1343, 1420, 1499, 1580, 1663, 1748, 1835, 1924, 2015, 2108, 2203, 2300, 2399, 2500, 2603, 2708, 2815, 2924, 3035, 3148, 3263, 3380, 3499, 3620, 3743, 3868, 3995, 4124, 4255, 4388, 4523, 4660, 4799, 4940, 5083, 5228, 5375, 5524, 5675, 5828, 5983, 6140, 6299, 6460, 6623, 6788, 6955, 7124, 7295, 7468, 7643, 7820, 7999, 8180, 8363, 8548, 8735, 8924, 9115, 9308, 9503, 9700, 9899]
请注意，我使用pathos.multiprocessing而不是multiprocessing。这仅仅是一个分支multiprocessing，使您能够map使用多个输入来执行函数，具有更好的序列化，并允许您在map任何地方（不仅是in__main__）执行调用。您也可以使用multiprocessing上面的方法，但是代码会稍有不同。
迭代的或异步的map都可以使您编写任何代码，以进行更好的过程跟踪。例如，将唯一的“ id”传递给每个作业，并观察返回的作业，或者让每个作业返回其进程ID。有很多跟踪进度和过程的方法……但是以上内容应该为您提供一个开始。
你可以在pathos这里找到：https ://github.com/uqfoundation
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清零编程群