如何在python进程池中使用apply？

有没有想过可以直接使用进程池来做任务？我们习惯于自己处理一个任务，但是很麻烦。如果我们可以自己创建一个进程来处理，是否可以实现呢？答案必须是肯定的，但借助于


apply函数，你知道这个方法怎么用吗？你知道怎么用吗？不懂的可以往下继续看~

apply_async与apply区别：

l


apply：添加任务后，等待进程函数执行完，

l


apply_async：添加任务后，立即返回，支持回调；原型如下：

#callback为回调函数
pools.apply_async(func, args=(), kwds={},
callback=None, error_callback=None,)

直接看例子：

from multiprocessing import Pool
import time
import os
 
def func(*args, **kwargs):
    # 定义进程函数
    print('sub process id:', os.getpid())
    time.sleep(1)
 
if __name__ == "__main__":
    start = time.time()
    # 创建进程池，进程数为4
    pools = Pool(4)
    for i in range(5):
        # 添加任务
        pools.apply_async(func)
    # 关闭进程池，不在添加任务
    pools.close()
    pools.join()
print("cost time:", int(time.time()-start))

结果：

sub process id: 15536
sub process id: 2788
sub process id: 20288
sub process id: 11020
sub process id: 15536
cost time: 2

现在大家应该知道怎么去使用

apply这个方法了吧，害怕大家不清楚明白，还给大家准备了一个示例，大家可以看下示例演示，也可以很容易理解的哦~