Python多处理: apply_async()内的print()

Python多处理是指利用Python的multiprocessing模块实现并行计算，提高程序的运行效率。其中，apply_async()是multiprocessing模块中的一个函数，用于异步地调用一个函数或方法。

在apply_async()内部使用print()函数时，由于多个进程同时执行，可能会导致输出结果的混乱或重叠。这是因为多个进程同时访问标准输出（stdout），而标准输出是共享的资源。

为了解决这个问题，可以使用multiprocessing模块中的Lock对象来实现进程间的互斥访问。Lock对象可以确保在同一时刻只有一个进程可以访问共享资源，从而避免输出结果的混乱。

下面是一个示例代码，演示了如何在apply_async()内使用print()函数，并通过Lock对象实现输出结果的正确显示：

import multiprocessing

def worker(lock):
    with lock:
        print("Hello from process", multiprocessing.current_process().name)

if __name__ == "__main__":
    lock = multiprocessing.Lock()
    pool = multiprocessing.Pool()

    for i in range(5):
        pool.apply_async(worker, args=(lock,))

    pool.close()
    pool.join()

在上述代码中，首先创建了一个Lock对象，然后创建了一个进程池（Pool）。接下来，通过循环调用apply_async()函数，将worker函数和Lock对象作为参数传递给进程池。在worker函数内部，使用with语句获取Lock对象的锁，并在print()函数前加上lock参数，确保每个进程在访问标准输出时都会先获取锁。最后，调用进程池的close()和join()方法，等待所有进程执行完毕。

这样，通过Lock对象的互斥访问机制，可以确保每个进程按顺序输出结果，避免了输出结果的混乱。

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