python 获取multiproceesing.Pool.apply_async的返回值

在Python中，`multiprocessing.Pool` 的 `apply_async()` 方法用于异步地将函数应用到进程池中的任务上，它返回一个 `AsyncResult` 对象。这个对象是一个非阻塞的结果，也就是说，它不会立即返回结果，而是在后台处理完成后通过回调或事件通知你。

如果你想获取 `apply_async()` 的返回值，你需要做以下几步：

1. 调用 `apply_async()` 并传入需要执行的函数及参数：

   result = pool.apply_async(function, args, kwds)

2. 然后你可以使用 `result.get()` 来获取最终的结果。`get()` 方法会阻塞直到任务完成，并返回函数的返回值。如果你提供了一个 timeout 参数，那么如果在指定时间内任务还未完成，会抛出 `TimeoutError`。如果没有提供 timeout，默认会阻塞等待直到任务结束。

   try:
       return_value = result.get()
   except TimeoutError:
       print("Task timed out")

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python 获取pool.apply_async的返回值

在Python的`concurrent.futures`模块中，如果你使用`Pool.apply_async()`方法异步地执行任务，它会立即返回一个`Future`对象，这个对象代表了尚未完成的任务。你可以通过`Future`对象的`result()`、`get()`或`.done()`等方法获取其最终的结果。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def my_task(x):
    # 这里是你实际的任务逻辑
    return x * x

with ThreadPoolExecutor() as executor:
    future = executor.submit(my_task, 5)  # 使用submit而不是apply_async更常见

    # 如果你想立即得到结果，可以这样做（阻塞直到完成）
    result = future.result()

    # 或者非阻塞检查是否已完成并获取结果
    if future.done():
        result = future.get()

`future.result()`会阻塞直到任务完成并返回结果，而`future.get(timeout=None)`则会在指定的超时时间内等待，如果没有完成就抛出异常。如果不想等待，可以使用`.done()`检查任务是否已经完成。

python 的pool.apply_async(process_handler, (data_list, ))获取各个进程的返回值代码示例

当使用Python的multiprocessing库中的Pool类来实现多进程并行处理时，可以利用apply_async()方法来提交进程任务。该方法的语法如下所示：

pool.apply_async(func, args=(), callback=None)

其中，第一个参数func表示要执行的进程任务函数，args参数则用于指定函数的参数，callback则用于指定回调函数。

下面是一个示例，展示了如何使用pool.apply_async()获取多进程任务的返回值：

from multiprocessing import Pool


def process_handler(data):
    # 处理数据的任务函数
    result = "Processed: " + str(data)
    return result


if __name__ == '__main__':
    data_list = [1, 2, 3, 4, 5]
    pool = Pool(processes=2)
    results = []
    for data in data_list:
        async_result = pool.apply_async(process_handler, (data,))
        results.append(async_result)
    pool.close()
    pool.join()
    for result in results:
        print(result.get())

在上述例子中，我们首先定义了一个用于处理数据的函数process_handler()，然后创建了一个数据列表data_list，其中包含了5个需要进行处理的数据。接着，我们创建了一个包含两个进程的进程池对象pool，并在循环中调用apply_async()方法向进程池中提交了5个进程任务。每个任务都需要调用process_handler()函数，并传入一个data参数。执行时，apply_async()返回的是一个AsyncResult对象，我们可以将其添加到结果列表results中。接下来，我们关闭进程池，等待所有进程任务执行结束，最后使用get()方法获取每个任务的返回值，并将其打印出来。