python進程池Pool的apply與apply_async到底怎麼用?

作者丨魚香土豆絲
https://www.jianshu.com/p/b1934ff22b06

最近在解決問題的時候遇到了上下文衝突的問題，不得不用多進程來解決這個問題。

這個問題是StackOverflow沒有完整答案的問題，下一篇博客進行介紹。

多進程

python中使用multiprocessing模塊實現多進程。multiprocessing模塊提供了一個Process類來代表一個進程對象，這個模塊表示像線程一樣管理進程，是multiprocessing的核心，它與threading很相似，對多核CPU的利用率會比threading好的多。

Pool類

Pool類可以提供指定數量的進程供用戶調用，當有新的請求提交到Pool中時，如果池還沒有滿，就會創建一個新的進程來執行請求。如果池滿，請求就會告知先等待，直到池中有進程結束，才會創建新的進程來執行這些請求。

Signature: Pool(processes=None, initializer=None, initargs=(), maxtasksperchild=None)
Docstring: Returns a process pool object
File:      /usr/lib/python3.5/multiprocessing/context.py
Type:      method

Pool 中提供了如下幾個方法：

apply()
apply_async()
map()
map_async()
close()
terminal()
join()

這裡主要說一下apply和apply_async兩個，其他的內容可以進行百度搜索

apply

Signature: pool.apply(func, args=(), kwds={})
Docstring: Equivalent of `func(*args, **kwds)`.
File:      /usr/lib/python3.5/multiprocessing/pool.py
Type:      method

apply函數主要用於傳遞不定參數，主進程會被阻塞到函數執行結束。也就是說只有apply裡面的內容被執行完了，才會進行執行主函數的內容。

apply_async

Signature: pool.apply_async(func, args=(), kwds={}, callback=None, error_callback=None)
Docstring: Asynchronous version of `apply()` method.
File:      /usr/lib/python3.5/multiprocessing/pool.py
Type:      method

 推薦↓↓↓ 

涵蓋：程式設計師大咖、源碼共讀、程式設計師共讀、數據結構與算法、黑客技術和網絡安全、大數據科技、編程前端、Java、Python、Web編程開發、Android、iOS開發、Linux、資料庫研發、幽默程式設計師等。