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python多進程使用apply_async的使用方法詳解_python

作者：IT之一小佬 ? 更新時間： 2022-11-07 編程語言

前言：

python在同一個線程中多次執(zhí)行同一方法時，該方法執(zhí)行耗時較長且每次執(zhí)行過程及結(jié)果互不影響，如果只在主進程中執(zhí)行，效率會很低，因此使用multiprocessing.Pool(processes=n)及其apply_async()方法提高程序執(zhí)行的并行度從而提高程序的執(zhí)行效率,其中processes=n為程序并行執(zhí)行的進程數(shù)。

?apply_async是異步非阻塞式，不用等待當前進程執(zhí)行完畢，隨時跟進操作系統(tǒng)調(diào)度來進行進程切換，即多個進程并行執(zhí)行，提高程序的執(zhí)行效率。

示例代碼1：

import time
import random
import multiprocessing
 
def func(x):
    ts = random.randint(1, 10)
    time.sleep(ts)
    print(f'{x}執(zhí)行完畢！耗時{ts}s')
 
if __name__ == '__main__':
    pool = multiprocessing.Pool(6)
    for i in range(6):
        print(f"開始執(zhí)行第{i}個任務...")
        pool.apply_async(func, args=(i, ))
    pool.close()
    pool.join()

運行結(jié)果：

在使用apply_async()方法接收多個參數(shù)的方法時，在任務方法中正常定義多個參數(shù)，參數(shù)以元組形式傳入即可 但是給apply_async()方法傳入多個值獲取多個迭代結(jié)果時就會報錯，因為該方法只能接收一個值，所以可以將該方法放入一個列表生成式中。

示例代碼2：

import multiprocessing
 
def func(x):
    return x ** 2
 
if __name__ == '__main__':
    pool = multiprocessing.Pool()
    res = [pool.apply_async(func, (i, )) for i in range(6)]
    print([x for x in res])
    print([x.get() for x in res])
    pool.close()
    pool.join()

運行結(jié)果：

注意：join()等待所有子進程結(jié)束后再運行，使用join()前先使用close()關(guān)閉它。

原文鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_44799217/article/details/126860696

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