Da

✏️ Editing: parallel.cpython-311.pyc

�

������^i|���������������
������������d�Z�ddgZddlmZ�ddlmZ�ddlmZ�ddlmZ	�ddl
mZmZm
Z
mZmZ�ddlmZ�eej��������ej	��������f���������Z�ed	������������Z�ed
������������Z	�ddlZdZn
#�e$�r�d
ZY�nw�xY�wdZedede
e���������fd���������������Z	�ddeegef���������dee���������dede
e���������fd�Z	�ddeegef���������dee���������dede
e���������fd�Z	�ddeegef���������dee���������dede
e���������fd�ZerexZZdS�eZeZdS�)ab��Convenient parallelization of higher order functions.

This module provides two helper functions, with appropriate fallbacks on
Python 2 and on systems lacking support for synchronization mechanisms:

- map_multiprocess
- map_multithread

These helpers work like Python 3's map, with two differences:

- They don't guarantee the order of processing of
  the elements of the iterable.
- The underlying process/thread pools chop the iterable into
  a number of chunks, so that for very long iterables using
  a large value for chunksize can make the job complete much faster
  than using the default value of 1.
�map_multiprocess�map_multithread�����)�contextmanager)�Pool��pool)�Callable�Iterable�Iterator�TypeVar�Union)�DEFAULT_POOLSIZE�S�TNFTi���r����returnc��������������#��������K����	�|�V����|�j�������������������������|�j������������������������|�j�����������������������dS�#��|�j�������������������������|�j������������������������|�j�����������������������w�xY�w)z>Return a context manager making sure the pool closes properly.N)�close�join�	terminater���s��� ��/builddir/build/BUILDROOT/alt-python311-pip-21.3.1-4.el8.x86_64/opt/alt/python311/lib/python3.11/site-packages/pip/_internal/utils/parallel.py�closingr���.���sy������������
�
�
��	��
������	��������������	��
������	�������������s	����7��/A&�����func�iterable�	chunksizec������������������"�����t����������|�|������������S�)z�Make an iterator applying func to each element in iterable.

This function is the sequential fallback either on Python 2
    where Pool.imap* doesn't react to KeyboardInterrupt
    or when sem_open is unavailable.
    )�map)r���r���r���s���   r����
_map_fallbackr���;���s��������t�X��������c�����������������������t����������t������������������������������������5�}�|j��������|�||������������cddd�������������S�#�1�swxY�w�Y���dS�)z�Chop iterable into chunks and submit them to a process pool.

For very long iterables using a large value for chunksize can make
    the job complete much faster than using the default value of 1.

Return an unordered iterator of the results.
    N)r����ProcessPool�imap_unordered�r���r���r���r���s���    r����_map_multiprocessr$���G���s��������
����	�	��>�4�"�t�"�4��9�=�=�>��>��>��>��>��>��>��>��>��>��>��>�����>��>��>��>��>��>s
����;�?�?c�����������������������t����������t����������t����������������������������������5�}�|j��������|�||������������cddd�������������S�#�1�swxY�w�Y���dS�)z�Chop iterable into chunks and submit them to a thread pool.

For very long iterables using a large value for chunksize can make
    the job complete much faster than using the default value of 1.

Return an unordered iterator of the results.
    N)r����
ThreadPoolr���r"���r#���s���    r����_map_multithreadr'���U���s��������
��,�-�-�	.�	.��>�$�"�t�"�4��9�=�=�>��>��>��>��>��>��>��>��>��>��>��>�����>��>��>��>��>��>s����A�A�A)r���)�__doc__�__all__�
contextlibr����multiprocessingr���r!���r����multiprocessing.dummyr&����typingr	���r
���r���r���r
����pip._vendor.requests.adaptersr���r���r����multiprocessing.synchronize�
LACK_SEM_OPEN�ImportError�TIMEOUTr����intr���r$���r'���r���r�����r���r����<module>r5������sg�������$��0�
1���%��%��%��%��%��%��/��/��/��/��/��/�� �� �� �� �� �� ��4��4��4��4��4��4��?��?��?��?��?��?��?��?��?��?��?��?��?��?��:��:��:��:��:��:��T�Y���
'�(���G�C�L�L���G�C�L�L���&�&�&�&���M�M�����������M�M�M����������	�$��	�8�D�>��	��	��	����	��EF�	��	�
�A�3��6�
�	�&.�q�k�	�>A�	�
�a�[�	��	��	��	��EF�>��>�
�A�3��6�
�>�&.�q�k�>�>A�>�
�a�[�>��>��>��>��EF�>��>�
�A�3��6�
�>�&.�q�k�>�>A�>�
�a�[�>��>��>��>����'�)6�6�����(��&�O�O�Os����A%��%A/�.A/

📁 Sid Gifari File Manager