python进程池Pool中apply方法与apply_async方法的区别
更新时间：2024年02月24日 09:17:48 作者：小瓶盖的猪猪侠
这篇文章主要介绍了python进程池Pool中apply方法与apply_async方法的区别及说明,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
在掌握apply方法与apply_async的区别之前，需要了解阻塞和非阻塞的区别
阻塞
阻塞好比过独木桥，前面人不走，后面人就无法先前走，只有前面人过了独木桥，后面人才能继续向前走
非阻塞
非阻塞的逻辑和阻塞相反，就是前面人不走，你就在旁边待着，让后面人先走，
apply就是属于上面的阻塞模式，apply_async属于非阻塞模式
1.apply实例
import multiprocessing
def fun(name):
print(name)
if __name__=="__main__":
pool = multiprocessing.Pool(3)
for i in range(1,6):
st = "start {}".format(i)
pool.apply(func=fun,args=(st,))
print("this is flag!")
pool.close()
pool.join()
通过下面的执行结果的截图可以发现，print("this is flag!")在线程池里的任务执行完毕后才执行
2.apply_async实例
import multiprocessing
def fun(name):
print(name)
if __name__=="__main__":
pool = multiprocessing.Pool(3)
for i in range(1,6):
st = "start {}".format(i)
pool.apply_async(func=fun,args=(st,))
print("this is flag!")
pool.close()
pool.join()
apply_async中的print("this is flag!")代码是在进程池之前执行
总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。
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