python进程池中apply如何使用？

大家有没有考虑过可以直接用进程池去做任务呢？我们习惯性自己去处理一个任务，但是比较麻烦，如果可以制作一个进程自己去处理能实现吗？答案一定是肯定的，但是需要借助apply功能，大家知道要这个方法吗？知道怎么去使用吗？如果不了解的话，可以继续看下文了哦~

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~