标签：python multithreading concurrency multiprocessing

我没有看到有关Pool.apply,Pool.apply_async和Pool.map的用例的清晰示例.我主要使用的是Pool.map;别人有什么好处？

解决方法:

回到Python的旧时代,要使用任意参数调用函数,您将使用apply：

apply(f,args,kwargs)

apply仍然存在于Python2.7中,但不存在于Python3中,并且通常不再使用.如今,

f(*args,**kwargs)

是优选的. multiprocessing.Pool模块尝试提供类似的接口.

Pool.apply就像Python apply,除了函数调用是在一个单独的进程中执行的. Pool.apply阻塞,直到功能完成.

Pool.apply_async也像Python的内置apply,除了调用立即返回而不是等待结果.返回AsyncResult对象.您调用其get()方法来检索函数调用的结果. get()方法一直阻塞,直到函数完成.因此,pool.apply(func,args,kwargs)等同于pool.apply_async(func,args,kwargs).get().

与Pool.apply相比,Pool.apply_async方法也有一个回调,如果提供,则在函数完成时调用.这可以用来代替调用get().

例如：

import multiprocessing as mp
import time

def foo_pool(x):
    time.sleep(2)
    return x*x

result_list = []
def log_result(result):
    # This is called whenever foo_pool(i) returns a result.
    # result_list is modified only by the main process, not the pool workers.
    result_list.append(result)

def apply_async_with_callback():
    pool = mp.Pool()
    for i in range(10):
        pool.apply_async(foo_pool, args = (i, ), callback = log_result)
    pool.close()
    pool.join()
    print(result_list)

if __name__ == '__main__':
    apply_async_with_callback()

可能会产生如下结果

[1, 0, 4, 9, 25, 16, 49, 36, 81, 64]

请注意,与pool.map不同,结果的顺序可能与pool.apply_async调用的顺序不对应.

因此,如果您需要在单独的进程中运行函数,但希望当前进程阻塞直到该函数返回,请使用Pool.apply.与Pool.apply一样,Pool.map会阻塞,直到返回完整的结果.

如果希望工作进程池进程异步执行许多函数调用,请使用Pool.apply_async.结果的顺序不保证与对Pool.apply_async的调用顺序相同.

另请注意,您可以使用Pool.apply_async调用许多不同的函数(并非所有调用都需要使用相同的函数).

相反,Pool.map将相同的函数应用于许多参数.
但是,与Pool.apply_async不同,结果以与参数顺序对应的顺序返回.

标签：python,multithreading,concurrency,multiprocessing
来源： https://codeday.me/bug/20190915/1804925.html

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