Pool.apply、Pool.apply_async 或 Pool.map：您應該使用哪種 multiprocessing.Pool 方法？

如何有效利用multiprocessing.Pool：Apply、Apply_async 和Map 解釋

了解multiprocessing.Pool 中最佳化方法之間的差異類對於類Python 中的多執行緒操作至關重要。雖然 Pool.map 是一種常見的選擇，但它的替代品 Pool.apply 和 Pool.apply_async 具有明顯的優勢。讓我們探討一下每種方法的功能和用例。

1. Pool.apply：阻塞同步執行

與Python內建的apply類似，Pool.apply在單獨的進程中執行一個函數，並阻塞當前進程，直到執行完成。當您想要確保結果在繼續之前立即可用時，此方法適用。

2. Pool.apply_async：具有可選回呼的非同步執行

與 Pool.apply 一樣，Pool.apply_async 在單獨的進程中呼叫函數。但是，它會傳回一個 AsyncResult 對象，而不是阻塞進程。您可以透過在 AsyncResult 物件上呼叫 get() 來檢索結果，該物件將阻塞直到函數完成。

Pool.apply_async 的關鍵優勢是能夠指定回呼函數。執行完成後會呼叫此回調，提供一種無需明確阻塞即可處理結果的方法。當您需要在結果可用時對其進行處理而不中斷主流程時，這非常有用。

3. Pool.map：具有有序結果的同步執行

Pool.map 是一種將相同函數同時應用於多個參數的有效方法。與 Pool.apply 和 Pool.apply_async 不同，它會阻塞，直到返回所有結果並按照與輸入參數相同的順序排列它們。當您需要將函數應用於一系列輸入並維護輸入和輸出之間的對應關係時，這是理想的選擇。

選擇正確的方法：

選擇適當的方法方法取決於您的特定要求：

• 當您需要同步執行並立即獲得結果時，請使用Pool.apply。
• 使用 Pool.apply。當您想要增量處理結果或避免阻塞主程序時，apply_async
用於非同步執行。
• 當您需要將相同的函數應用於一個中的多個參數時，請使用 Pool.map
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