如何详细解析Python多进程中apply_async方法的运用技巧？

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前言：在Python同一线程中多次执行同一方法时，若该方法执行耗时较长，且每次执行过程及结果互不影响，仅在主进程中执行，效率会非常低。这是因为使用multiprocessing.Pool(processes=n)及其相关方法可以实现多进程并行执行，提高效率。

前言：

python在同一个线程中多次执行同一方法时，该方法执行耗时较长且每次执行过程及结果互不影响，如果只在主进程中执行，效率会很低，因此使用multiprocessing.Pool(processes=n)及其apply_async()方法提高程序执行的并行度从而提高程序的执行效率,其中processes=n为程序并行执行的进程数。

apply_async是异步非阻塞式，不用等待当前进程执行完毕，随时跟进操作系统调度来进行进程切换，即多个进程并行执行，提高程序的执行效率。