多进程Pool().apply()与apply_async()函数对比分析

2023-12-17 19:59:26

简介

Python多进程模块中的Pool()类提供了一种简单的方式来管理子进程池，以便在并行环境中执行任务。Pool()类的apply()和apply_async()函数都是用于向子进程提交任务的函数，但是它们之间存在一些区别。

apply()函数

apply()函数是Pool()类的一个同步方法，这意味着它会在任务完成之前阻塞主进程。apply()函数的语法如下：

apply(func, args[, kwds])

其中：

func：要执行的任务函数
args：传递给func函数的参数元组
kwds：传递给func函数的参数字典

apply()函数会立即执行func函数，并将结果返回给主进程。如果func函数执行过程中遇到异常，则apply()函数也会将异常抛出给主进程。

apply_async()函数

apply_async()函数是Pool()类的一个异步方法，这意味着它不会阻塞主进程，而是在子进程中异步执行任务。apply_async()函数的语法如下：

apply_async(func, args[, kwds])

其中：

func：要执行的任务函数
args：传递给func函数的参数元组
kwds：传递给func函数的关键字参数字典

apply_async()函数会立即向子进程池提交任务，但不会等待任务完成。当任务完成后，Pool()类会将结果存储在内部队列中，主进程可以通过调用get()方法来获取结果。如果func函数执行过程中遇到异常，则apply_async()函数会将异常存储在内部队列中，主进程可以通过调用get()方法来获取异常。

区别

apply()函数和apply_async()函数之间的主要区别在于它们的同步性和异步性。apply()函数是同步的，这意味着它会在任务完成之前阻塞主进程，而apply_async()函数是异步的，这意味着它不会阻塞主进程，而是在子进程中异步执行任务。

使用示例

以下是apply()函数和apply_async()函数的使用示例：

import multiprocessing

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

# 创建Pool()对象
pool = multiprocessing.Pool()

# 使用apply()函数
result = pool.apply(func, (1, 2))
print(result)  # 输出：3

# 使用apply_async()函数
result = pool.apply_async(func, (3, 4))

# 主进程继续执行其他任务

# 获取结果
result.wait()
print(result.get())  # 输出：7

# 关闭Pool()对象
pool.close()
pool.join()