Multiprocessing.Pool 的apply、apply_async和map详解，帮你提升多处理效率

多处理池：何时使用 apply、apply_async 或 map？

导语：

在并行处理任务时，multiprocessing.Pool 提供了三种方法：apply、apply_async 和 map。本文将深入探讨这三种方法之间的区别，帮助你根据不同场景选择合适的方法，从而优化你的多处理程序。

何时使用 apply？

apply 方法同步执行一个任务并立即返回结果。它是以下场景的理想选择：

• 需要立即获得结果： 如果你需要在处理任务后立即使用结果，apply 是最佳选择。
• 单次任务或任务数量较少： 对于单次任务或任务数量较少的情况，apply 可以简单、高效地完成任务。

语法：

pool.apply(func, args, kwds)

优点：

• 同步执行，立即获得结果
• 适用于需要立即使用结果的任务

缺点：

• 阻塞主进程，直到任务完成
• 不支持异步执行

何时使用 apply_async？

apply_async 方法异步执行一个任务并返回一个 AsyncResult 对象。它适用于以下场景：

• 需要在后台处理任务： 如果你想在后台处理任务，而不阻塞主进程，apply_async 是你的选择。
• 任务数量较多： 对于任务数量较多的情况，apply_async 允许你异步提交任务，从而提高效率。

语法：

result = pool.apply_async(func, args, kwds)
result.get() # 阻塞直到结果可用

优点：

• 异步执行，不会阻塞主进程
• 可以稍后检索结果，便于在需要时处理

缺点：

• 结果需要通过 get() 方法显式检索
• 无法取消任务

何时使用 map？

map 方法将一个函数映射到一个可迭代对象上的每个元素，并返回一个包含结果的新迭代对象。它适用于以下场景：

• 对多个元素并行执行相同操作： 如果你需要对多个元素并行执行相同操作，map 是最佳选择。
• 处理大数据集： 对于处理大数据集，map 可以高效地并行处理任务。

语法：

results = pool.map(func, iterable)

优点：

• 适用于需要对多个元素并行执行相同操作
• 返回一个包含所有结果的新迭代对象
• 可以方便地处理大数据集

缺点：

• 阻塞主进程，直到所有任务完成
• 不支持异步执行

如何选择

在选择使用 apply、apply_async 或 map 时，请考虑以下因素：

• 是否需要立即获取结果？
• 是否需要在后台处理任务？
• 是否需要对多个元素并行执行相同操作？

一般来说，map 是处理大数据集的最佳选择。对于单次任务或任务数量较少的情况，apply 或 apply_async 更适合。

结论

apply、apply_async 和 map 是 multiprocessing.Pool 提供的三种主要方法，用于在 Python 中并行处理任务。通过了解这三种方法之间的区别以及何时使用它们，你可以优化你的程序，从而提高效率并充分利用多处理功能。

常见问题解答

1. 如何取消 apply_async 提交的任务？

• apply_async 提交的任务无法取消。

2. map 与 starmap 有什么区别？

• starmap 与 map 类似，但它将元组或列表作为参数传递给函数，而不是单个元素。

3. 如何使用 multiprocessing.JoinableQueue 来等待所有任务完成？

• 使用 JoinableQueue 存储任务，并在其 join() 方法上调用，直到所有任务完成。

4. 如何使用 multiprocessing.Manager 在多个进程之间共享数据？

• Manager 类允许在多个进程之间共享数据，如字典、列表和命名空间。

5. 在使用 multiprocessing.Pool 时，如何处理异常？

• multiprocessing.Pool 会将异常重新打包并传播到主进程。可以使用 error() 方法获取异常详细信息。