等待多个延时的multiprocessing.apply_async()进程完全结束最好的方法

你可以使用`multiprocessing.Pool()`和它的`join()`方法来等待所有进程完全结束。以下是一个示例代码：

import multiprocessing
import time

def process(n):
    # 延时操作
    time.sleep(1)
    return n * n

if __name__ == '__main__':
    # 创建进程池
    pool = multiprocessing.Pool()

    # 启动多个进程
    results = [pool.apply_async(process, args=(n,)) for n in range(5)]

    # 等待所有进程完成
    pool.close()
    pool.join()

    # 获取结果
    for result in results:
        print(result.get())

在上面的代码中，我们首先创建了一个进程池`multiprocessing.Pool()`，然后使用`apply_async()`方法启动了5个进程。完成后，我们使用`close()`方法关闭进程池，并使用`join()`方法等待所有进程完全结束。最后，我们使用`get()`方法获取每个进程的结果并打印它们。

请注意，`join()`方法在所有进程完成之前会一直阻塞，因此它是等待所有进程完成的最好方法之一。