您应该使用哪种 Multiprocessing.Pool 方法：Apply、Apply_Async 还是 Map？

Multiprocessing.Pool：了解Apply、Apply_Async 和Map

Python 中的多处理允许在单独的进程中并发执行任务。 multiprocessing.Pool 提供了多种方法来运行具有不同配置的函数：apply、apply_async 和 map。本文通过示例阐明了这些方法之间的区别。

Apply 与 Apply_Async

与 Python 内置的 apply 类似，Pool.apply 在单独的函数中执行函数进程并阻塞直到完成。如果您需要立即访问结果，这非常适合。

相反，Pool.apply_async 异步调用函数，返回 AsyncResult 对象。要获取实际结果，您必须对 AsyncResult 调用 get()，这将阻塞直到函数完成。当您希望避免在等待结果时阻塞主进程时，此方法很有用。

Map

Pool.map 将指定的函数应用于多个参数，保留参数和结果的顺序。与 apply_async 不同，map 会阻塞，直到所有结果都可用。当您需要按特定顺序排列结果或想要将它们合并为单个结果时，此方法非常理想。

汇总表

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

• 当您想要在单独的进程中运行函数并阻塞直到结果可用时，请使用 Pool.apply。
• 当您想要异步运行函数而不阻塞主进程时，请使用 Pool.apply_async。
• 当您想要将同一函数应用于多个参数并且按照与参数相同的顺序接收结果。

以上是您应该使用哪种 Multiprocessing.Pool 方法：Apply、Apply_Async 还是 Map？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！