您應該選擇哪種池方法來非同步執行？

使用池進行多處理：為非同步執行選擇正確的函數

多處理是一種強大的技術，可以跨多個進程分配任務，從而提高整體效能。 「multiprocessing.Pool」模組提供了三種非同步執行函數的方法：「apply」、「apply_async」和「map」。雖然這些方法有相似之處，但了解它們的獨特功能對於最佳性能至關重要。

Pool.apply

「apply」方法的作用類似於Python 的「apply」函數，不同之處在於函數呼叫是在單獨的進程中執行的。它會阻塞目前的執行，直到函數完成並直接傳回結果。

Pool.apply_async

與'apply'類似，'apply_async'非同步啟動函數呼叫。但是，它會立即傳回“AsyncResult”對象，而不是阻塞結果。若要檢索結果，請呼叫“AsyncResult”物件上的“get()”方法。此外，「apply_async」允許在函數呼叫完成時呼叫回調函數。

Pool.map

「map」方法應用相同的非同步函數到參數清單。與“apply_async”不同，它保證結果按照提供參數的順序返回。

不同方法的優點

何時使用Pool.apply:

• 用於同步執行，首選立即等待結果。
• 當結果對於繼續執行至關重要時。

何時使用 Pool.apply_async：

• 用於非同步執行，目前處理程序不需要等待結果。
• 用於執行不同的函數同時執行。
• 當需要回呼函數來處理結果時。

何時使用 Pool.map:

• 用於使用不同參數對相同函數執行多次呼叫。
• 當結果的順序很重要時。

透過仔細考慮這些優點，可以有效地利用 ' apply'、'apply_async' 和 'map' 方法可最大限度地提高多處理應用程式的效能並增強並發性。

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