Python `apply()` 与 `apply_async()`: 你应该使用哪个？
💡
原文英文，约2100词，阅读约需8分钟。
📝
内容提要
多进程允许程序同时执行多个任务，通过创建独立进程来充分利用多个CPU核心。Python的multiprocessing.Pool提供apply和apply_async两种方法，其中apply是同步的，主程序需等待任务完成，而apply_async是异步的，主程序可继续执行其他代码。选择方法取决于任务的性质和需求。
🎯
关键要点
- 多进程允许程序同时执行多个任务，通过创建独立进程来充分利用多个CPU核心。
- Python的multiprocessing.Pool提供apply和apply_async两种方法，apply是同步的，主程序需等待任务完成，而apply_async是异步的，主程序可继续执行其他代码。
- apply方法适用于需要在完成前不进行其他操作的单一重要任务，例如调试、图像处理和数据分析。
- apply_async方法允许多个任务同时执行，适合处理独立的任务，如图像缩放和网页抓取。
- apply方法的结果处理较简单，主程序等待任务完成后立即返回结果。
- apply_async方法的结果处理较复杂，需要调用.get()来获取结果，并可使用回调函数处理结果。
- 调试apply方法较为简单，异常会立即反馈给主程序，而apply_async方法的异常在调用.get()时才会出现。
- 常见错误包括忘记调用.get()、未正确处理异常和未正确关闭进程池。
- 选择apply或apply_async应根据具体用例而定，apply适合顺序处理，apply_async适合并行处理。
- 优化多进程性能需根据CPU核心数量调整进程数，并分析工作负载以发现瓶颈。
➡️
