uparallel-过于简单化的助手，便于并行函数执行
uparallel的Python项目详细描述
#uparallel
μparallel-简化的助手，便于并行函数执行
是，它过于简单化了：
`` python
来自uparallel import uparallel
import requests
@uparallel（3）
def wikipedia（word）：
return requests.get（f“https://www.wikiwand.com/en/{word.capital（））
results=[维基百科（word）for word in‘fork spoon spork刀杯home.split（）]
for line in results:
print（line.url，line.status嫒code）
```
因此，“unparallel（num）”是任何函数并行执行其中“num”的包装器。
有三个限制：
1。它将等到最后一个调用完成它们的执行
2。它将在任何执行选项上中断，因此在函数中捕获它
3。返回的结果是一个薄包装，而不是函数本身的结果。
您将得到一个特殊的代理对象，而不是函数的结果。它的行为或多或少类似于您的普通对象（如本例中的“requests”）。如果不是，则调用result.wait（）或者甚至只调用result（），而不是result`.
br/>
μparallel-简化的助手，便于并行函数执行
是，它过于简单化了：
`` python
来自uparallel import uparallel
import requests
@uparallel（3）
def wikipedia（word）：
return requests.get（f“https://www.wikiwand.com/en/{word.capital（））
results=[维基百科（word）for word in‘fork spoon spork刀杯home.split（）]
for line in results:
print（line.url，line.status嫒code）
```
因此，“unparallel（num）”是任何函数并行执行其中“num”的包装器。
有三个限制：
1。它将等到最后一个调用完成它们的执行
2。它将在任何执行选项上中断，因此在函数中捕获它
3。返回的结果是一个薄包装，而不是函数本身的结果。
您将得到一个特殊的代理对象，而不是函数的结果。它的行为或多或少类似于您的普通对象（如本例中的“requests”）。如果不是，则调用result.wait（）或者甚至只调用result（），而不是result`.
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