有没有一种方法可以在任何时候累积pool.apply_async调用的结果，而不是将它们收集在一个类似列表的结构中？

是的，可以使用multiprocessing.Pool中的imap_unordered方法来实现在任何时候累积pool.apply_async调用的结果。

imap_unordered方法返回一个迭代器，可以通过循环来获取每个任务的结果。与apply_async不同的是，imap_unordered方法不会按照任务的提交顺序返回结果，而是按照任务完成的顺序返回结果。

以下是一个示例代码：

import multiprocessing

def process_data(data):
    # 处理数据的函数
    return result

if __name__ == '__main__':
    pool = multiprocessing.Pool()
    results = pool.imap_unordered(process_data, data_list)

    # 循环获取每个任务的结果
    for result in results:
        # 处理结果
        pass

在上述代码中，process_data函数是用于处理数据的函数，data_list是需要处理的数据列表。通过调用pool.imap_unordered(process_data, data_list)方法，可以获取一个迭代器results，通过循环遍历results可以逐个获取每个任务的结果。

这种方法的优势是可以在任务执行的同时获取结果，而不需要等待所有任务都完成。适用于需要实时处理任务结果的场景。

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