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

下面是一个处理几百个 `multiprocessing.Manager.Queue()` 对象的示例：

from multiprocessing import Manager, Pool

def process_queue(queue):
    while True:
        item = queue.get()
        if item is None:
            break
        # 处理队列中的任务

if __name__ == '__main__':
    manager = Manager()
    queues = [manager.Queue() for _ in range(100)]
    with Pool(processes=4) as pool:
        for queue in queues:
            pool.apply_async(process_queue, (queue,))
        # 向队列中添加任务
        for queue in queues:
            for i in range(10):
                queue.put(i)
            queue.put(None)  # 停止处理任务
        pool.close()
        pool.join()

这个示例中，我们首先使用 `Manager()` 创建了一个 `manager` 对象，然后使用 `manager.Queue()` 创建了 100 个队列对象，每个队列对象都被传递给了 `process_queue` 函数进行处理。

在主程序中，我们使用 `Pool()` 创建了一个进程池，然后将 `process_queue` 函数和每个队列对象作为参数传递给了 `pool.apply_async()`。这将启动一个进程来处理每个队列对象。

然后，我们向每个队列对象中添加了一些任务，最后添加了一个 `None` 对象来表示停止处理任务。

最后，我们调用了 `pool.close()` 方法来关闭进程池，并调用了 `pool.join()` 方法来等待所有进程完成。