在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。当被操作对象数目不大时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，十几个还好，但如果是上百个，上千个目标，手动的去限制进程数量却又太过繁琐，此时可以发挥进程池的功效。

Pool可以提供指定数量的进程供用户调用，当有新的请求提交到pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到规定最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程来它。

例1：使用进程池

#coding: utf-8
import multiprocessing
import time

def func(msg):
? ? print "msg:", msg
? ? time.sleep(3)
? ? print "end"

if __name__ == "__main__":
? ? pool = multiprocessing.Pool(processes = 3)
? ? for i in xrange(4):
? ? ? ? msg = "hello %d" %(i)
? ? ? ? pool.apply_async(func, (msg, ))? #维持执行的进程总数为processes，当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去

? ? print "Mark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~"
? ? pool.close()
? ? pool.join()? #调用join之前，先调用close函数，否则会出错。执行完close后不会有新的进程加入到pool,join函数等待所有子进程结束
? ? print "Sub-process(es) done."

一次执行结果

mMsg: hark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ello 0

?

msg: hello 1

msg: hello 2

end

msg: hello 3

end

end

end

Sub-process(es) done.

函数解释：
?apply_async(func[, args[, kwds[, callback]]]) 它是非阻塞，apply(func[, args[, kwds]])是阻塞的（理解区别，看例1例2结果区别）
?close()? ? 关闭pool，使其不在接受新的任务。
?terminate()? ? 结束工作进程，不在处理未完成的任务。
?join()? ? 主进程阻塞，等待子进程的退出， join方法要在close或terminate之后使用。

执行说明：创建一个进程池pool，并设定进程的数量为3，xrange(4)会相继产生四个对象[0, 1, 2, 4]，四个对象被提交到pool中，因pool指定进程数为3，所以0、1、2会直接送到进程中执行，当其中一个执行完事后才空出一个进程处理对象3，所以会出现输出“msg: hello 3”出现在"end"后。因为为非阻塞，主函数会自己执行自个的，不搭理进程的执行，所以运行完for循环后直接输出“mMsg: hark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~”，主程序在pool.join（）处等待各个进程的结束。

例2：使用进程池（阻塞）

#coding: utf-8
import multiprocessing
import time

def func(msg):
? ? print "msg:", msg
? ? time.sleep(3)
? ? print "end"

if __name__ == "__main__":
? ? pool = multiprocessing.Pool(processes = 3)
? ? for i in xrange(4):
? ? ? ? msg = "hello %d" %(i)
? ? ? ? pool.apply(func, (msg, ))? #维持执行的进程总数为processes，当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去

? ? print "Mark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~"
? ? pool.close()
? ? pool.join()? #调用join之前，先调用close函数，否则会出错。执行完close后不会有新的进程加入到pool,join函数等待所有子进程结束
? ? print "Sub-process(es) done."

一次执行的结果

msg: hello 0

end

msg: hello 1

end

msg: hello 2

end

msg: hello 3

end

Mark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Sub-process(es) done.

例3：使用进程池，并关注结果

import multiprocessing
import time

def func(msg):
? ? print "msg:", msg
? ? time.sleep(3)
? ? print "end"
? ? return "done" + msg

if __name__ == "__main__":
? ? pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
? ? result = []
? ? for i in xrange(3):
? ? ? ? msg = "hello %d" %(i)
? ? ? ? result.append(pool.apply_async(func, (msg, )))
? ? pool.close()
? ? pool.join()
? ? for res in result:
? ? ? ? print ":::", res.get()
? ? print "Sub-process(es) done."

一次执行结果

msg: hello 0

msg: hello 1

msg: hello 2

end

end

end

::: donehello 0

::: donehello 1

::: donehello 2

Sub-process(es) done.?

例4：使用多个进程池

#coding: utf-8
import multiprocessing
import os, time, random

def Lee():
? ? print "\nRun task Lee-%s" %(os.getpid()) #os.getpid()获取当前的进程的ID
? ? start = time.time()
? ? time.sleep(random.random() * 10) #random.random()随机生成0-1之间的小数
? ? end = time.time()
? ? print 'Task Lee, runs %0.2f seconds.' %(end - start)

def Marlon():
? ? print "\nRun task Marlon-%s" %(os.getpid())
? ? start = time.time()
? ? time.sleep(random.random() * 40)
? ? end=time.time()
? ? print 'Task Marlon runs %0.2f seconds.' %(end - start)

def Allen():
? ? print "\nRun task Allen-%s" %(os.getpid())
? ? start = time.time()
? ? time.sleep(random.random() * 30)
? ? end = time.time()
? ? print 'Task Allen runs %0.2f seconds.' %(end - start)