Python是否有内置apply函数？多进程Pool.map执行函数列表存优化需求

嘿，刚好能解答你的问题！Python 3确实把内置的apply()函数给移除了，但你想要的这种“直接调用传入的无参函数”的需求，其实有更规范的替代方案。

你提到用multiprocessing.Pool.map批量执行函数时，写lambda f: f()总觉得有点繁琐？那你可以试试Python 3.10及以上版本里operator模块提供的operator.call——它的作用就是接收一个函数并直接调用它，完全等价于你写的那个lambda表达式，而且名字更直观。

用它改写你的代码会清爽很多：

from multiprocessing import Pool
import operator

def my_fun1(): return 1
def my_fun2(): return 2
def my_fun3(): return 3

with Pool(3) as p:
    one, two, three = p.map(operator.call, [my_fun1, my_fun2, my_fun3])

如果你的Python版本还没到3.10也没关系，完全可以自己在项目里封装一个简单的工具函数，比如：

def apply_func(f):
    return f()

之后直接用p.map(apply_func, ...)就行，命名清晰，团队里的同事一看就懂是什么意思。

另外顺便提一句：Python 2里的apply()其实还支持传递参数（比如apply(f, args, kwargs)），如果是带参函数的批量执行场景，Python 3里更推荐用functools.partial来绑定参数，再配合Pool.map使用，举个例子：

from functools import partial
from multiprocessing import Pool

def add(a, b):
    return a + b

with Pool(2) as p:
    results = p.map(partial(add, b=2), [1, 3, 5])
# 最终results会是[3, 5, 7]

这样不管是无参还是带参的函数批量执行，都有规范又好读的写法啦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者javidcf