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。

相关问题

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"。

一个multiprocessing.apply_async处理多个multiprocessing.Manager.Queue()的示例

以下是一个使用`multiprocessing.apply_async`函数处理多个`multiprocessing.Manager.Queue()`的示例代码：

import multiprocessing


def worker(q1, q2):
    while True:
        item = q1.get()
        if item is None:
            break
        # 处理item
        result = item + 1
        q2.put(result)


if __name__ == '__main__':
    manager = multiprocessing.Manager()
    q1 = manager.Queue()
    q2 = manager.Queue()

    # 启动worker进程
    p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(q1, q2))
    p.start()

    # 向队列q1中添加数据
    for i in range(10):
        q1.put(i)

    # 添加结束标记
    q1.put(None)

    # 从队列q2中读取结果
    results = []
    for i in range(10):
        result = q2.get()
        results.append(result)

    # 等待worker进程结束
    p.join()

    print(results)

在示例代码中，我们首先创建了两个`multiprocessing.Manager.Queue()`对象：`q1`和`q2`。然后我们启动了一个worker进程，将`q1`和`q2`作为参数传递给worker函数。在worker函数中，我们使用无限循环来不断地从`q1`队列中读取数据，并对每个数据进行处理，然后将结果放入`q2`队列中。当从`q1`中取到None时，说明数据已经全部处理完毕，此时退出循环。

在主进程中，我们向`q1`队列中添加10个数据，并在最后添加一个None作为结束标记。然后我们使用循环从`q2`队列中读取结果，并将结果保存到一个列表中。最后我们等待worker进程结束，并输出结果列表。

需要注意的是，`multiprocessing.Manager.Queue()`对象是进程安全的队列，可以在多个进程之间共享数据。在上面的示例代码中，我们通过`multiprocessing.Process`函数启动了一个worker进程，并将`q1`和`q2`队列作为参数传递给worker函数。在worker函数中，我们可以直接使用`q1`和`q2`队列来进行数据的读取和写入。这样就可以实现多个进程之间的通信和协作。