关于进程中 apply()和apply_async()的区别

apply()：
apply是阻塞的。首先主进程开始运行，碰到子进程，操作系统切换到子进程，等待子进程运行结束后，在切换到另外一个子进程，直到所有子进程运行完毕。然后在切换到主进程，运行剩余的部分。这样跟单进程串行执行没什么区别。

如：

import time
from multiprocessing import Pool


def run(count):
　　print('子进程编号:%s' % count)
　　time.sleep(2)
　　print('子进程%s结束' % count)


if __name__ == "__main__":
　　print("开始执行主进程")
　　start_time = time.time()
　　# 使用进程池创建子进程
　　pool = Pool(4)
　　print("开始执行子进程")
　　for i in range(4):
　　　　pool.apply(run, (i,))
　　print("主进程结束，总耗时%s" % (time.time() - start_time))
运行结果如下：

开始执行主进程
开始执行子进程
子进程编号:0
子进程0结束
子进程编号:1
子进程1结束
子进程编号:2
子进程2结束
子进程编号:3
子进程3结束
主进程结束，总耗时8.678496360778809
可以看到子进程是顺序执行的，且子进程全部执行完毕后才继续执行主进程。

apply_async()：
apply_async 是异步非阻塞的。即不用等待当前进程执行完毕，随时根据系统调度来进行进程切换。首先主进程开始运行，碰到子进程后，主进程仍可以先运行，等到操作系统进行进程切换的时候，在交给子进程运行。可以做到不等待子进程执行完毕，主进程就已经执行完毕，并退出程序。

如：

import time
from multiprocessing import Pool


def run(count):
　　print('子进程编号:%s' % count)
　　time.sleep(2)
　　print('子进程%s结束' % count)


if __name__ == "__main__":
　　print("开始执行主程序")
　　start_time = time.time()
　　# 使用进程池创建子进程
　　pool = Pool(4)
　　print("开始执行子进程")
　　for i in range(4):
　　　　pool.apply_async(run, (i,))
　　print("主进程结束耗时%s" % (time.time() - start_time))
运行结果如下：

开始执行主程序
开始执行子进程
主进程结束耗时0.06800413131713867
进程的切换是操作系统来控制的，是抢占式的切换。 我们首先运行的是主进程，由于主进程代码很简单，主进程一下子就运行完毕了，所以子进程完全没有机会切换到程序就已经结束了。

如果我们想要子进程执行完毕后再运行主进程剩余部分，则在恰当位置上加上一句子进程名.join()。这样就告诉主进程等该子进程执行完毕后，再运行主进程剩余部分。

如：

import time
from multiprocessing import Pool


def run(count):
　　print('子进程编号:%s' % count)
　　time.sleep(2)
　　print('子进程%s结束' % count)


if __name__ == "__main__":
　　print("开始执行主程序")
　　start_time = time.time()
　　# 使用进程池创建子进程
　　pool = Pool(4)
　　print("开始执行子进程")
　　for i in range(4):
　　　　pool.apply_async(run, (i,))
　　pool.close()
　　pool.join()
　　# 进程池调用close方法后，会把进程池状态改为不可再插入元素的状态，但并未关闭进程池
　　# close必须在join之前调用。
　　# join()调用后主进程必须等子进程全部运行结束后才接着运行主进程。
　　print("主进程结束耗时%s" % (time.time() - start_time))
　　注意：

　　close必须在join前调用。

运行结果如下：

开始执行主程序
开始执行子进程
子进程编号:0
子进程编号:1
子进程编号:2
子进程编号:3
子进程0结束
子进程1结束
子进程2结束
子进程3结束
主进程结束耗时2.852163314819336
python官方建议：废弃apply，尽量使用apply_async。
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作者：一骑走烟尘
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/zgcr654321/article/details/82845083
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