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如何衡量python多处理map_async的进度？

在Python中，可以使用map_async函数来实现多进程的并行处理。衡量map_async的进度可以通过以下几种方式：

使用AsyncResult对象：在调用map_async函数后，会返回一个AsyncResult对象。可以使用AsyncResult.ready()方法来判断任务是否完成，使用AsyncResult.successful()方法来判断任务是否成功。此外，还可以使用AsyncResult.wait(timeout=None)方法来等待任务完成，可以设置超时时间。
使用AsyncResult对象的get()方法：AsyncResult.get()方法可以获取任务的结果。如果在调用get()方法时任务还未完成，会阻塞当前进程直到任务完成。可以通过循环调用get()方法并结合AsyncResult.ready()方法来实现进度的衡量。
使用AsyncResult对象的progress属性：AsyncResult对象还提供了progress属性，可以获取任务的进度信息。可以通过循环获取progress属性的值来实时监测任务的进度。
使用callback函数：在调用map_async函数时，可以传入一个callback函数作为参数。callback函数会在每个子任务完成时被调用，可以在callback函数中记录任务的完成情况，从而实现进度的衡量。

需要注意的是，以上方法都是基于multiprocessing模块实现的多进程，并且只适用于单机环境。如果需要在分布式环境中衡量任务的进度，可以考虑使用分布式任务调度框架，如Celery等。

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