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

以下是一个使用 `multiprocessing.Pool` 进行并行计算的示例代码，其中使用了 `apply_async` 来异步执行进程，获取各个进程的返回值：

import multiprocessing

def process_handler(data):
    # 处理数据并返回结果
    result = data * 2
    return result

if __name__ == '__main__':
    # 待处理的数据列表
    data_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

    # 创建进程池，同时最多运行 4 个进程
    pool = multiprocessing.Pool(processes=4)

    # 异步执行进程，获取各个进程的返回值
    results = []
    for data in data_list:
        result = pool.apply_async(process_handler, (data,))
        results.append(result)

    # 关闭进程池，并等待所有进程结束
    pool.close()
    pool.join()

    # 输出各个进程的返回值
    for result in results:
        print(result.get())

在上面的示例代码中，我们首先定义了一个用于处理数据的函数 `process_handler`，它接受一个数据，并将数据乘以 2 后返回结果。然后，我们创建了一个包含 10 个数据的列表 `data_list`，并使用 `multiprocessing.Pool` 创建了一个最多可以运行 4 个进程的进程池。接着，我们使用 `apply_async` 方法异步执行进程，并将返回值添加到一个列表 `results` 中，最后我们关闭进程池，并使用 `get` 方法依次输出各个进程的返回值。