multiprocessing.apply_async使用规则

`multiprocessing.apply_async()` 是 Python 中的一个函数，用于在异步进程池中执行一个函数。下面是 `apply_async()` 的使用规则：

1. 首先，你需要导入 `multiprocessing` 模块。

import multiprocessing

2. 然后，你需要定义一个函数，该函数将作为参数传递给 `apply_async()` 函数。该函数可以接受任意数量的参数。例如，下面的函数将接受两个参数：

def my_func(x, y):
    return x + y

3. 接下来，你需要创建一个进程池对象。你可以通过调用 `multiprocessing.Pool()` 函数来实现这一点。例如，下面的代码将创建一个具有 4 个进程的进程池：

pool = multiprocessing.Pool(processes=4)

4. 现在，你可以使用 `apply_async()` 函数将要执行的函数添加到进程池中。例如，下面的代码将异步地计算 `my_func(2, 3)`：

result = pool.apply_async(my_func, (2, 3))

5. 最后，你可以通过调用 `get()` 方法来获取异步计算的结果。例如，下面的代码将打印 `5`：

print(result.get())

注意：`get()` 方法将阻塞当前进程，直到异步计算完成为止。如果你想在后台执行计算，请使用 `get()` 方法的可选参数 `timeout`，例如：`result.get(timeout=1)`。此外，`apply_async()` 函数还有其他可选参数，例如 `callback`、`error_callback` 和 `chunksize`，你可以根据需要使用它们。