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

当使用Python的multiprocessing库中的Pool类来实现多进程并行处理时，可以利用apply_async()方法来提交进程任务。该方法的语法如下所示：

pool.apply_async(func, args=(), callback=None)

其中，第一个参数func表示要执行的进程任务函数，args参数则用于指定函数的参数，callback则用于指定回调函数。

下面是一个示例，展示了如何使用pool.apply_async()获取多进程任务的返回值：

from multiprocessing import Pool


def process_handler(data):
    # 处理数据的任务函数
    result = "Processed: " + str(data)
    return result


if __name__ == '__main__':
    data_list = [1, 2, 3, 4, 5]
    pool = Pool(processes=2)
    results = []
    for data in data_list:
        async_result = pool.apply_async(process_handler, (data,))
        results.append(async_result)
    pool.close()
    pool.join()
    for result in results:
        print(result.get())

在上述例子中，我们首先定义了一个用于处理数据的函数process_handler()，然后创建了一个数据列表data_list，其中包含了5个需要进行处理的数据。接着，我们创建了一个包含两个进程的进程池对象pool，并在循环中调用apply_async()方法向进程池中提交了5个进程任务。每个任务都需要调用process_handler()函数，并传入一个data参数。执行时，apply_async()返回的是一个AsyncResult对象，我们可以将其添加到结果列表results中。接下来，我们关闭进程池，等待所有进程任务执行结束，最后使用get()方法获取每个任务的返回值，并将其打印出来。