Python multiprocessing.Pool：何时使用apply、apply_async或map

在本文中，我们将介绍Python multiprocessing.Pool类以及其提供的几种方法：apply、apply_async和map。这些方法都用于在多个进程中并行地执行函数，并且可以通过调用其他函数来处理输入数据和返回结果。我们将探讨这些方法的用途和适用场景，并通过示例说明它们的不同之处。

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multiprocessing.Pool概述

Python的multiprocessing.Pool类是用于并行处理的实用工具。根据官方文档描述，Pool类提供以下功能：
– 并行地执行函数，使用多个进程进行处理。
– 将输入数据拆分为多个任务，并将其分发给不同的进程。
– 支持执行函数的异步调用并获取结果。

我们通常使用multiprocessing.Pool对象创建一个进程池，并通过调用其方法来使用多个进程执行函数。

apply方法

apply方法是Pool类提供的最简单的方法。它接收一个函数和一个参数列表作为输入，并将它们传递给进程池中的一个进程进行执行。函数执行完成后，返回结果给主进程。

下面是一个使用apply方法的示例：

from multiprocessing import Pool

def square(x):
    return x ** 2

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(processes=4)
    results = [pool.apply(square, args=(x,)) for x in range(1, 5)]
    print(results)

在上面的示例中，我们定义了一个函数square，它接收一个数字并返回它的平方。我们使用Pool类创建了一个进程池，并使用apply方法在四个不同的进程中并行地调用square函数来计算1到4之间每个数字的平方。

结果将会是[1, 4, 9, 16]，表示每个数字的平方。

apply方法的主要特点是它是同步的，即主进程会等待所有函数执行完成后才会继续执行。这意味着在主进程中，apply方法是阻塞的。

apply_async方法

与apply方法相比，apply_async方法是异步的。它接收一个函数和一个参数列表作为输入，并将它们传递给进程池中的一个进程处理。函数执行完成后，不会阻塞主进程，而是返回一个AsyncResult对象。

下面是一个使用apply_async方法的示例：

from multiprocessing import Pool

def square(x):
    return x ** 2

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(processes=4)
    results = [pool.apply_async(square, args=(x,)) for x in range(1, 5)]
    output = [result.get() for result in results]
    print(output)

在上面的示例中，我们使用apply_async方法并行地调用square函数来计算1到4之间每个数字的平方，但不会等待函数执行完成。我们将返回的AsyncResult对象存储在results列表中，并使用get方法获取函数的返回结果。最后，我们打印出所有的结果。

结果将会是[1, 4, 9, 16]，与使用apply方法的结果一致。

apply_async方法的一个重要特点是它返回的AsyncResult对象允许我们在需要时获取结果。这使得我们可以在主进程执行其他任务的同时，异步地处理函数的返回值。

map方法

map方法是Pool类提供的另一个有用的方法。它接收一个函数和一个迭代器作为输入，并将迭代器中的每个元素传递给进程池中的多个进程并行处理。函数执行完成后，返回结果列表。

下面是一个使用map方法的示例：

from multiprocessing import Pool

def square(x):
    return x ** 2

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(processes=4)
    numbers = range(1, 5)
    results = pool.map(square, numbers)
    print(results)

在上面的示例中，我们将range(1, 5)迭代器中的每个元素都传递给了square函数来计算它们的平方。使用map方法，每个元素都会被并行地处理，并且函数的结果将会被收集到一个列表中。

结果将会是[1, 4, 9, 16]，与使用apply和apply_async方法的结果一致。

map方法的主要特点是它是阻塞的，即主进程会等待所有任务都完成后才会继续执行。与apply方法不同的是，map方法可以一次性处理多个任务，并将结果按照顺序存储在一个列表中返回。

apply和apply_async的适用场景

在选择使用apply还是apply_async时，我们需要考虑以下几个因素：

任务的执行顺序：如果我们希望任务按照输入的顺序执行，并且主进程需要等待所有任务完成后才能继续执行，那么应该选择apply方法。这对于某些依赖于任务顺序的问题是非常重要的。
异步处理：如果我们希望主进程能够在任务执行的同时执行其他任务，并在需要时异步获取每个任务的结果，那么应该选择apply_async方法。这对于处理实时或交互式问题时非常有用。
结果的处理：如果我们希望将每个任务的结果按照顺序存储在一个列表中返回，那么可以使用map方法。它相比于apply和apply_async方法更加简洁。