一个multiprocessing.apply_async处理几百个multiprocessing.Manager.Queue()的示例

以下是一个示例代码，它使用 `multiprocessing.apply_async` 处理多个 `multiprocessing.Manager.Queue`。

import multiprocessing

def process_queue(q):
    while not q.empty():
        item = q.get()
        # 处理队列项
        print(item)

if __name__ == '__main__':
    manager = multiprocessing.Manager()
    queues = []
    for i in range(100):
        q = manager.Queue()
        for j in range(10):
            q.put((i, j))
        queues.append(q)

    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
    for q in queues:
        pool.apply_async(process_queue, args=(q,))

    pool.close()
    pool.join()

在这个示例中，我们首先使用 `multiprocessing.Manager` 创建了一个 `manager` 对象，然后创建了 100 个队列，并将它们添加到一个列表中。每个队列包含 10 个元组 `(i, j)`，其中 `i` 是队列的索引，`j` 是元组在队列中的索引。

然后，我们使用 `multiprocessing.Pool` 创建一个拥有 4 个进程的进程池。对于每个队列，我们使用 `apply_async` 启动了一个新的进程来处理该队列。这意味着在任何时候，最多会有 4 个进程在运行。

最后，我们使用 `pool.close()` 告诉进程池不会再有新的任务添加到队列中，然后使用 `pool.join()` 等待所有进程完成。在每个进程中，我们使用 `q.get()` 从队列中获取项，并进行处理。如果队列为空，进程将退出。