进程池Pool

>>进程池Pool

Pool类
 　　Pool类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，就会创建一个新的进程来执行请求。如果池满，请求就会告知先等待，直到池中有进程结束，
　　才会创建新的进程来执行这些请求。 
　　下面介绍一下multiprocessing 模块下的Pool类下的几个方法：
　　1、apply()
　　　　函数原型：apply(func[, args=()[, kwds={}]])
　　　　该函数用于传递不定参数，同python中的apply函数一致，主进程会被阻塞直到函数执行结束（不建议使用，并且3.x以后不在出现）。
　　2、apply_async
　　　　函数原型：apply_async(func[, args=()[, kwds={}[, callback=None]]])
　　　　与apply用法一致，但它是非阻塞的且支持结果返回后进行回调。
　　3、map()
 　　　　函数原型：map(func, iterable[, chunksize=None])
　　　　Pool类中的map方法，与内置的map函数用法行为基本一致，它会使进程阻塞直到结果返回。 
　　　　注意：虽然第二个参数是一个迭代器，但在实际使用中，必须在整个队列都就绪后，程序才会运行子进程。
　　4、map_async()
　　　　函数原型：map_async(func, iterable[, chunksize[, callback]])
　　　　与map用法一致，但是它是非阻塞的。其有关事项见apply_async。
　　5、close()
　　　　关闭进程池（pool），使其不在接受新的任务。
　　6、terminal()
　　　　结束工作进程，不在处理未处理的任务。
　　7、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。

# 进程池 mulprocessing.Pool类
import multiprocessing
import time
from multiprocessing import pool

def work():
    print('this time is %s'% time.ctime())
    print(('Process pid is {}____Procrss name is {}').format(multiprocessing.current_process().pid,
          multiprocessing.current_process().name))
    time.sleep(1)

def main():
    Pool=multiprocessing.Pool(processes=3) #定义三个大小相同的进程池
    for i in range(10):
        Process=Pool.apply_async(func=work)   # 采用非阻塞的形式执行进程   也就是异步执行
        Process.get()           # 获取进程返回结果
    Pool.close()    # 执行完毕关闭进程池
    Pool.join()    # 等待程序执行完成

if __name__ == '__main__':
    main()