防止multiprocessing.Pool().apply_async进程提前结束

在使用`multiprocessing.Pool()`时，`apply_async()`方法会在进程池中异步地执行一个函数，但是由于进程池是异步的，可能会在执行过程中出现提前结束的情况。为了解决这个问题，你可以使用`Pool().close()`和`Pool().join()`方法来等待所有进程完成。

具体来说，你可以先调用`Pool().close()`方法来关闭进程池，然后在调用`Pool().join()`方法来等待所有进程完成。这样可以保证所有进程都完成后再进行下一步操作，避免了进程提前结束的情况。

示例代码如下：

from multiprocessing import Pool
import time

def worker(num):
    print("start worker %d" % num)
    time.sleep(3)
    print("end worker %d" % num)

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(3)
    for i in range(5):
        pool.apply_async(worker, args=(i,))
    pool.close()
    pool.join()
    print("All processes finished")

在上面的示例代码中，我们使用`Pool().apply_async()`方法异步地执行了5个进程，然后通过`Pool().close()`关闭了进程池，最后通过`Pool().join()`等待所有进程完成。这样可以确保所有进程都完成后才打印出"All processes finished"。