我还没有看到Pool.apply、Pool.apply\u async和Pool.map使用案例的清晰示例。我主要使用Pool.map；其他人的优势是什么
回到Python的旧时代，要使用任意参数调用函数，可以使用apply：
应用（f、args、kwargs）
apply在Python2.7中仍然存在，但在Python3中没有，并且通常不再使用。如今,
f（*args，**kwargs）
是首选。多处理.Pool模块试图提供类似的接口
Pool.apply类似于Pythonapply，只是函数调用是在单独的进程中执行的池。应用块，直到功能完成
Pool.apply\u async也类似于Python内置的apply，只是调用会立即返回，而不是等待结果。返回一个AsyncResult对象。您可以调用它的get（）方法来检索函数调用的结果。get（）方法阻塞，直到函数完成。因此，pool.apply（func，args，kwargs）相当于pool.apply\u async（func，args，kwargs）.get（）
与Pool.apply不同，Pool.apply\u async方法还有一个回调函数，如果提供了回调函数，则在函数完成时调用。这可以用来代替调用get（）
例如：
将多处理作为mp导入
导入时间
def foo_池（x）：
时间。睡眠（2）
返回x*x
结果_列表=[]
def日志_结果（结果）：
#只要foo_pool（i）返回结果，就会调用该函数。
#结果_列表仅由主进程修改，而不是池工作人员修改。
结果\u列表。追加（结果）
def apply_async_with_callback（）：
pool=mp.pool（）
对于范围（10）内的i：
apply\u async（foo\u pool，args=（i，），callback=log\u result）
pool.close（）
pool.join（）
打印（结果列表）
如果uuuu name uuuuuu='\uuuuuuu main\uuuuuuu'：
使用回调（）应用异步
可能产生如下结果：
[1,0,4,9,25,16,49,36,81,64]
注意，与pool.map不同，结果的顺序可能与pool.apply\u async调用的顺序不一致
因此，如果需要在单独的进程中运行函数，但希望当前进程在该函数返回之前阻止，请使用Pool.apply。像Pool.apply，Pool.map阻塞，直到返回完整的结果
如果希望工作进程池异步执行许多函数调用，请使用Pool.apply\u async。结果的顺序不保证与调用池的顺序相同。应用异步
还请注意，您可以使用池调用许多不同的函数。apply_async（并非所有调用都需要使用相同的函数）
相反，Pool.map对许多参数应用相同的函数。
但是，与Pool.apply_async不同，结果的返回顺序与参数的顺序相对应