多进程是实现并发的手段之一，我们之前学习了开多进程一个操作系统不可能无限开启进程，开启进程是需要占用资源的。所以今天我们可以学习一个进程池可以用来管理我们开启的进程。
一、共享数据
（这段共享数据的方式只是作为了解即可不推荐使用，进程间通信应该使用前面讲的队列）
进程间数据是独立的，可以借助于队列或管道实现通信，二者都是基于消息传递的
虽然进程间数据独立，但可以通过Manager实现数据共享，事实上Manager的功能远不止于此
A manager object returned by Manager() controls a server process which holds Python objects and allows other processes to manipulate them using proxies.
A manager returned by Manager() will support types list, dict, Namespace, Lock, RLock, Semaphore, BoundedSemaphore, Condition, Event, Barrier, Queue, Value and Array.
from multiprocessing import Manager,Process,Lock
def work(dic,mutex):
# mutex.acquire()
# dic['count']-=1
# mutex.release()
#不加锁而操作共享的数据,肯定会出现数据错乱
with mutex:
dic['count']-=1
if __name__ == '__main__':
mutex=Lock()
m=Manager()
# m.list([1,2,3])
share_dic=m.dict({'count':100})
p_l=[]
for i in range(100):
p=Process(target=work,args=(share_dic,mutex))
p_l.append(p)
p.start()
for i in p_l:
i.join()
print(share_dic)
二、进程池（重点）
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。多进程是实现并发的手段之一，需要注意的问题是：
1、很明显需要并发执行的任务通常要远大于核数
2、一个操作系统不可能无限开启进程，通常有几个核就开几个进程
3、进程开启过多，效率反而会下降（开启进程是需要占用系统资源的，而且开启多余核数目的进程也无法做到并行）
例如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。。。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。
1、创建进程池的类：如果指定numprocess为3，则进程池会从无到有创建三个进程，然后自始至终使用这三个进程去执行所有任务，不会开启其他进程
Pool([numprocess [,initializer [, initargs]]]):创建进程池
2、参数介绍：
1 numprocess:要创建的进程数，如果省略，将默认使用cpu_count()的值
（cpu_count()，os模块中的可以查看电脑的核数）
2 initializer：是每个工作进程启动时要执行的可调用对象，默认为None
3 initargs：是要传给initializer的参数组
3、 主要方法：
p.apply(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。需要强调的是：此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数，必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async()
p.apply_async(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。此方法的结果是AsyncResult类的实例，callback是可调用对象，接收输入参数。当func的结果变为可用时，将理解传递给callback。callback禁止执行任何阻塞操作，否则将接收其他异步操作中的结果。
p.close():关闭进程池，防止进一步操作。如果所有操作持续挂起，它们将在工作进程终止前完成
P.jion():等待所有工作进程退出。此方法只能在close（）或teminate()之后调用
4、其他方法（了解）
方法apply_async()和map_async（）的返回值是AsyncResul的实例obj。实例具有以下方法
obj.get():返回结果，如果有必要则等待结果到达。timeout是可选的。如果在指定时间内还没有到达，将引发一场。如果远程操作中引发了异常，它将在调用此方法时再次被引发。
obj.ready():如果调用完成，返回True
obj.successful():如果调用完成且没有引发异常，返回True，如果在结果就绪之前调用此方法，引发异常
obj.wait([timeout]):等待结果变为可用。
obj.terminate()：立即终止所有工作进程，同时不执行任何清理或结束任何挂起工作。如果p被垃圾回收，将自动调用此函数
5、应用
1）apply同步执行：阻塞式
from multiprocessing import Pool
import os,time
def work(n):
print('%s run' %os.getpid())
time.sleep(3)
return n**2
if __name__ == '__main__':
p=Pool(3) #进程池中从无到有创建三个进程,以后一直是这三个进程在执行任务
res_l=[]
for i in range(10):
res=p.apply(work,args=(i,)) #同步运行,阻塞、直到本次任务执行完毕拿到res
res_l.append(res)
print(res_l)
2）apply_async异步执行：非阻塞
from multiprocessing import Pool
import os,time
def work(n):
print('%s run' %os.getpid())
time.sleep(3)
return n**2
if __name__ == '__main__':
p=Pool(3) #进程池中从无到有创建三个进程,以后一直是这三个进程在执行任务
res_l=[]
for i in range(10):
res=p.apply_async(work,args=(i,)) #同步运行,阻塞、直到本次任务执行完毕拿到res
res_l.append(res)
#异步apply_async用法：如果使用异步提交的任务，主进程需要使用jion，等待进程池内任务都处理完，然后可以用get收集结果，否则，主进程结束，进程池可能还没来得及执行，也就跟着一起结束了
p.