python Pool.apply 应用实例

`Pool.apply()`是`multiprocessing`库中的一个方法，它允许你在进程池（Process Pool）中异步地执行函数。进程池是一个预先创建好的工作线程集合，可以并行地执行任务。下面是一个简单的应用实例：

from multiprocessing import Pool

def worker(num):
    """每个进程要执行的任务"""
    print(f"Worker {num} is processing...")

if __name__ == "__main__":
    # 创建一个包含4个进程的工作池
    pool = Pool(processes=4)

    # 使用apply()异步执行worker函数，传入参数5
    results = [pool.apply(worker, args=(i,)) for i in range(5)]

    # 等待所有任务完成
    pool.close()   # 关闭进一步的提交
    pool.join()    # 等待所有进程结束

    print("All tasks finished.")

    # 结果是一个list，每个元素都是worker函数的返回值，这里是None，因为worker函数没有显式返回值
    print(results)

相关问题

pool.apply_async

`pool.apply_async()` 是 Python 中 `concurrent.futures` 模块提供的功能，用于异步地将函数应用到任务上并返回结果。它通常在 `ThreadPoolExecutor` 或 `ProcessPoolExecutor` 对象上调用，这两个都是线程池和进程池的实例。

当你有一个耗时的操作想并发处理时，可以先创建一个 `Future` 对象，然后将其提交给线程池。`apply_async()` 函数会立即返回，而不会阻塞主线程。线程池会在后台执行指定的函数，并在完成后通过回调（`on_done` 或设置的结果获取器）返回结果。

使用示例：

import concurrent.futures

def my_task(x):
    # 这是一个耗时的操作
    return x * x

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    future = executor.submit(my_task, 5)  # 使用submit, 提交任务但不等待完成
    result = future.result()  # 等待任务完成并获取结果

manager.Queue()和pool.apply_async()配合使用的示例

下面是一个使用`manager.Queue()`和`pool.apply_async()`配合使用的示例：

import multiprocessing as mp

def worker(queue):
    while True:
        item = queue.get()
        if item is None:
            break
        # 处理任务

if __name__ == '__main__':
    num_processes = 4
    task_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

    manager = mp.Manager()
    queue = manager.Queue()

    for task in task_list:
        queue.put(task)

    pool = mp.Pool(num_processes, worker, (queue, ))

    for i in range(num_processes):
        queue.put(None)

    pool.close()
    pool.join()

在这个示例中，我们首先创建了一个`manager.Queue()`实例，并将任务列表中的任务添加到队列中。然后，我们创建了一个`mp.Pool`实例，指定了进程数量和一个`worker`函数，该函数将不断地从队列中获取任务并处理它们。

为了使用`queue.get()`等待并获取任务，`worker`函数需要一个`queue`参数。这个参数是在`mp.Pool`的构造函数中传递的，因此我们使用了`(queue, )`的语法，以便将`queue`作为单个元组元素传递给`worker`函数。

一旦所有任务都被添加到队列中，我们就可以开始启动进程池中的工作进程了。为了告诉每个工作进程何时停止，我们向队列中添加了`None`元素。这个元素告诉工作进程它们可以退出了。

最后，我们使用`pool.close()`和`pool.join()`方法等待所有进程完成任务并退出。