Python中apply_async()函数的原理与用法

apply_async()函数是Python multiprocessing库中的一个方法，用于向进程池中添加任务。它的原理是将任务提交给进程池中的一个进程执行，并返回一个AsyncResult对象，该对象可以用于获取任务的返回值、状态以及其他信息。

apply_async()的使用例子如下：

from multiprocessing import Pool
import time

def task(msg):
    print("task start: ", msg)
    time.sleep(1)
    print("task end: ", msg)
    return "result: " + msg

if __name__ == "__main__":
    pool = Pool(processes=4)
    results = []

    for i in range(10):
        result = pool.apply_async(task, args=("task" + str(i),))
        results.append(result)

    # 阻塞直到所有任务完成
    pool.close()
    pool.join()

    for result in results:
        print(result.get())

上述代码首先定义了一个名为task的函数，用于模拟需要执行的任务。该任务会打印任务开始和结束的信息，并返回一个带有前缀的字符串作为结果。

然后在主函数中，创建了一个进程池pool，设置进程数为4。接着通过一个for循环向进程池中添加了10个任务，每个任务调用task函数，并将任务名称作为参数传递给task函数。对于每个任务，调用apply_async()方法将任务提交给进程池，并将返回的AsyncResult对象添加到results列表中。

然后调用pool.close()方法关闭进程池，并调用pool.join()方法等待所有任务完成。最后，遍历results列表，并调用result.get()方法获取每个任务的返回值，将其打印出来。

当运行上述代码时，可以观察到任务的开始和结束信息依次被打印出来，并且最终所有任务的返回值也被正确打印出来。

总结来说，apply_async()函数的原理是将任务提交给进程池，然后由进程池中的一个进程去执行任务，并返回一个AsyncResult对象。通过get()方法可以获取任务的返回值，以及其他相关信息。应用场景包括并行执行多个耗时的任务，以提高程序的运行效率。