Python 3.6.8下multiprocessing.Pool.apply_async()无响应问题咨询

• apply_async 是异步非阻塞方法，你的代码仅完成了任务提交步骤，未添加等待任务执行的逻辑：with 代码块执行完毕后会立即销毁进程池，子进程还未启动或执行完成就被终止，因此没有输出也不会抛出错误。
• MacOS平台Python 3.6.8默认使用fork作为多进程启动方法，存在系统兼容性问题，可能导致子进程执行异常；同时子进程的print输出默认存在I/O缓冲，进程被提前销毁时缓冲内容不会刷新到终端。

• 提交所有任务后添加等待逻辑：可以通过调用每个异步返回结果的get()方法，或先关闭进程池再调用join()方法阻塞等待所有任务执行完成
• 手动设置多进程启动方法为spawn，适配MacOS系统的运行限制（Python 3.8及以后版本MacOS默认已使用该启动方法）
• 打印内容时添加flush=True参数，禁用I/O缓冲，保证输出即时同步到终端

import time
import multiprocessing
from multiprocessing import Pool

def worker(sl):
    print(sl, flush=True)
    time.sleep(sl)
    return sl

if __name__ == '__main__':
    # 适配MacOS设置多进程启动方法
    multiprocessing.set_start_method('spawn')
    result_list = []
    with Pool(processes=3) as pool:
        for i in range(5, 30, 5):
            res = pool.apply_async(func=worker, args=(i,))
            result_list.append(res)
        # 等待所有任务执行完成并获取返回值
        for res in result_list:
            print(f"任务返回结果：{res.get()}", flush=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sathish j