Pool.apply、Pool.apply_async 或 Pool.map：您应该使用哪种 multiprocessing.Pool 方法？

如何有效利用 multiprocessing.Pool：Apply、Apply_async 和 Map 解释

了解 multiprocessing.Pool 中方法之间的差异类对于优化 Python 中的多线程操作至关重要。虽然 Pool.map 是一种常见的选择，但它的替代品 Pool.apply 和 Pool.apply_async 具有明显的优势。让我们探讨一下每种方法的功能和用例。

1. Pool.apply：阻塞同步执行

与Python内置的apply类似，Pool.apply在单独的进程中执行一个函数，并阻塞当前进程，直到执行完成。当您想要确保结果在继续之前立即可用时，此方法适用。

2. Pool.apply_async：带有可选回调的异步执行

与 Pool.apply 一样，Pool.apply_async 在单独的进程中调用函数。但是，它返回一个 AsyncResult 对象，而不是阻塞进程。您可以通过在 AsyncResult 对象上调用 get() 来检索结果，该对象将阻塞直到函数完成。

Pool.apply_async 的一个关键优势是能够指定回调函数。执行完成后会调用此回调，提供一种无需显式阻塞即可处理结果的方法。当您需要在结果可用时对其进行处理而不中断主流程时，这非常有用。

3. Pool.map：具有有序结果的同步执行

Pool.map 是一种将同一函数同时应用于多个参数的有效方法。与 Pool.apply 和 Pool.apply_async 不同，它会阻塞，直到返回所有结果并按照与输入参数相同的顺序排列它们。当您需要将函数应用于一系列输入并维护输入和输出之间的对应关系时，这是理想的选择。

选择正确的方法：

选择适当的方法方法取决于您的具体要求：

• 当您需要同步执行并立即获得结果时，使用 Pool.apply。
• 使用 Pool.apply。当您想要增量处理结果或避免阻塞主进程时，apply_async
用于异步执行。
• 当您需要将相同的函数应用于一个中的多个参数时，请使用 Pool.map
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