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：

lapply：添加任务后，等待进程函数执行完，

lapply_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：

frommultiprocessingimportPool
importtime
importos

deffunc(*args,**kwargs):
#定义进程函数
print('subprocessid:',os.getpid())
time.sleep(1)

if__name__=="__main__":
start=time.time()
#创建进程池，进程数为4
pools=Pool(4)
foriinrange(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("costtime:",int(time.time()-start))

结果：

subprocessid:15536
subprocessid:2788
subprocessid:20288
subprocessid:11020
subprocessid:15536
costtime: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~