示范下基于 concurrent.futures模块 的多进程编程

当使用 concurrent.futures 模块时，可以使用 ProcessPoolExecutor 类来实现多进程编程。下面是一个基于 concurrent.futures 模块的多进程编程示例代码：

import concurrent.futures

def worker(num):
    print(f"Worker {num} starting")
    return num ** 2

if __name__ == '__main__':
    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
        results = executor.map(worker, [1, 2, 3, 4, 5])
        for result in results:
            print(result)

在这个示例中，我们定义了一个 worker 函数，它接受一个数字作为参数，并返回该数字的平方。然后，我们使用 ProcessPoolExecutor 类创建一个进程池，并使用 map 方法将 worker 函数应用于一个数字列表。最后，我们遍历结果并打印每个数字的平方。

注意：在 Windows 操作系统上，需要将 worker 函数定义在 if __name__ == '__main__': 语句块内，以避免进程池的重复创建。

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在ArcGIS Pro 2.5及以上版本中，可以使用Python标准库中的concurrent.futures模块来实现多进程。下面是一个简单的示例代码：

import arcpy
import concurrent.futures

def process_feature(feature):
    # 处理要素的代码
    pass

# 获取要素集合
features = arcpy.management.ListFeatures("path/to/feature_class")

# 创建进程池
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
    # 提交任务并获取Future对象
    futures = [executor.submit(process_feature, feature) for feature in features]

    # 等待所有任务完成
    concurrent.futures.wait(futures)

在这个示例中，首先使用arcpy.management.ListFeatures获取要素集合，然后使用concurrent.futures.ProcessPoolExecutor创建一个进程池。接着，使用executor.submit方法将要素作为参数提交到进程池中，并获取相应的Future对象。最后，使用concurrent.futures.wait方法等待所有任务完成。

需要注意的是，如果要在多进程中使用arcpy，需要在每个进程中重新导入arcpy模块，并调用arcpy.env.overwriteOutput属性设置为True，以确保多个进程之间不会发生冲突。

ArcGIS Pro 2.5及以上版本如何用concurrent.futures模块来实现arcpy多进程

在ArcGIS Pro 2.5及以上版本中，可以使用Python标准库中的concurrent.futures模块来实现arcpy的多进程。下面是一个示例代码：

import arcpy
import concurrent.futures

def process_feature(feature):
    arcpy.env.overwriteOutput = True
    # 处理要素的代码
    pass

# 获取要素集合
features = arcpy.management.ListFeatures("path/to/feature_class")

# 创建进程池
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
    # 提交任务并获取Future对象
    futures = [executor.submit(process_feature, feature) for feature in features]

    # 等待所有任务完成
    concurrent.futures.wait(futures)

在这个示例中，首先使用arcpy.management.ListFeatures获取要素集合，然后使用concurrent.futures.ProcessPoolExecutor创建一个进程池。接着，在每个进程中重新导入arcpy模块，并调用arcpy.env.overwriteOutput属性设置为True，以确保多个进程之间不会发生冲突。最后，使用executor.submit方法将要素作为参数提交到进程池中，并获取相应的Future对象。使用concurrent.futures.wait方法等待所有任务完成。

需要注意的是，使用多进程时，每个进程都会重新加载arcpy模块，因此在进程间共享数据时需要小心处理，以避免数据冲突。在处理数据时，可以将数据拆分成多个子数据集，每个子数据集分配给一个进程进行处理，以提高处理效率。