您應該使用哪種 Multiprocessing.Pool 方法：Apply、Apply_Async 還是 Map？

Multiprocessing.Pool：了解Apply、Apply_Async 和Map

Python 中的多重處理並允許在單獨的進程中執行任務。 multiprocessing.Pool 提供了多種方法來運行具有不同配置的函數：apply、apply_async 和 map。本文透過範例闡明了這些方法之間的差異。

Apply 與 Apply_Async

與 Python 內建的 apply 類似，Pool.apply 在單獨的函數中執行函數程序並阻塞直到完成。如果您需要立即訪問結果，這非常適合。

相反，Pool.apply_async 非同步呼叫函數，傳回 AsyncResult 物件。要取得實際結果，您必須對 AsyncResult 呼叫 get()，這將阻塞直到函數完成。當您希望避免在等待結果時阻塞主進程時，此方法很有用。

Map

Pool.map 將指定的函數應用於多個參數，保留參數和結果的順序。與 apply_async 不同，map 會阻塞，直到所有結果都可用。當您需要按特定順序排列結果或想要將它們合併為單一結果時，此方法非常理想。

總表

Method	Execution	Blocking	Result Order
apply	In a separate process	Yes	N/A
apply_async	Asynchronously	No	Not guaranteed
map	In separate processes	Yes	Preserved

使用案例

• 使用當你想要在單獨的進程中執行一個函數並阻塞直到結果可用。
當你想要非同步執行一個函數而無需使用 Pool.apply_async
• 阻塞主程序。
當你想將同一個函數應用於多個參數並接收時，請使用 Pool.map
• 結果與參數的順序相同。

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