Question

很多doc写道：'apply'用于同步，而'apply_async'用于异步。我读了多处理的源代码（在文件multiprocessing / pool.py中），它说：

def apply(self, func, args=(), kwds={}):
    assert self._state == RUN
    return self.apply_async(func, args, kwds).get()

...
def apply_async(self, func, args=(), kwds={}, callback=None):
    assert self._state = RUN
    ....
    return result

似乎只应用apply_async，唯一的区别就是它们的返回值。

所以我的问题是：

同步和异步之间的真正区别是什么？为什么？

Answer 1

巨大的差异是.get()在结尾处：

    return self.apply_async(func, args, kwds).get()

apply_async()本身不会阻止调用者：对apply_async()的调用立即返回，并返回一个AsyncResult对象。这些对象（以及其他）具有.get()方法，阻止，直到被调用的进程完成运行func(*args, **kwds)并返回其结果。

由于apply()阻塞直到结果准备就绪，如果您使用apply()，则无法让多个客户端进程同时工作。有时这是你想要的，但通常不是。使用apply_async()代替您可以并行启动任意数量的任务，并在以后检索其结果。

Answer 2

区别在于get()功能。执行被阻止，直到apply呼叫完成。 apply_async会立即返回ApplyResult对象，您必须在该对象上调用get()才能获得返回值。此外，异步版本的调用支持一个回调，该回调将在执行完成时执行，允许事件驱动的操作。

如果您向apply_async提供多项功能，则无法保证其退货订单与提交订单相同。您应该检查map()函数以获得结果。

python2.7多进程池异步vs同步

2 个答案: