在下面的代碼中，整數只是簡單地加倍，可以完成任何干淨的計算。這是由 execnet 執行的模塊。它接收 2 個元組 (i, arg)，假設 arg 是一個數字，然後發回 (i, arg * 2)。
代碼：
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使用此模塊將列表中的每個項目加倍，導入 plists 模塊並調用 plists .map () wi一個 remote_double 模塊和一個要加倍的整數列表。
代碼：使用 plist
import plists，remote_double
plists。 map (remote_double, range ( 10 ))
輸出：
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
地圖（ ) 函數在 plists.py 中定義。它需要一個純模塊、一個參數列表和一個可選的 (spec, count) 的二元組列表。默認使用specs [(' popen ', 2)]，表示用戶將打開兩個本地網關和通道。一旦這些管道打開，用戶可以將它們放置在一個 itertools 循環中，這會創建一個無限迭代器，一旦它到達末尾就會返回到開頭。
現在每個參數都可以作為參數發送到管道進行處理，並且由於通道是循環的，每個通道接收到幾乎相等的參數分佈。這就是我進來的地方 —結果返回的順序是未知的，所以 i 作為列表中每個參數的索引，傳入和傳出通道，以便用戶可以按原始順序組合結果.然後等待 MultiChannel 接收隊列的結果，並將它們插入到與原始參數長度相同的預填充列表中。得到所有預期結果後，退出網關並返回結果如下面代碼所示 —
代碼：
import itertools, execnet
def map (mod, args, specs = [( `popen` , 2 )]):
網關 <代碼類 ="keyword "> = []
頻道 = []
for 規範，計數 in 規範：
for i in range (count):
gw = execnet.makegateway (spec)
gateways.append (gw )
channels.append (gw.remote_exec (mod))
cyc = itertools.cycle (channels)
for i, arg in 枚舉 (args):
channel = 下一個 (cyc )
channel.send ((i, arg))
mch = execnet.MultiChannel（頻道）
隊列 = mch.make_receive_queue()
l = len (args)
# 創建一個長度為 l 的列表，
# 其中每個元素都是無
結果 = None ] * l
for i in range (l):
channel, (i, result) = queue.get ()
結果 [i] = result
for gw in 網關：
gw.exit()
return 結果
代碼：通過更改規范增加並行化
plists。 map (remote_double, range ( 10 ), [( `popen` , 4 )])
輸出：
[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
然而，沒有更多的並行化必然意味著更快的處理。這取決於可用的資源，打開的網關和通道越多，開銷就越大。理想情況下，每個 CPU 內核應該有一個網關和通道，以最大限度地利用資源。 plists.map () 與任何干淨的模塊一起使用，只要它接收和發送回 2 個元組，其中 i 是第一個元素。當需要處理許多數字以便盡快處理它們時，此模式最有用。