进程池

为什么使用进程池：

当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，但如果是上百甚至上千个目标，手动的去创建进程的工作量巨大

而且极其的浪费资源！

此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法。

进程池的创建：

# -*- coding:utf8 -*-
#Author: ZCB

from multiprocessing import Pool
import os,time,random

def func(msg):
    t_start = time.time()
    print("%s 开始执行，进程号为%d "%(msg,os.getpid()))
    time.sleep(random.random()*2)  #0-1
    t_stop = time.time()
    print(msg,"执行完毕，耗时%0.2f"%(t_stop-t_start))

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(3)  #池里最多开三个进程
    for i in range(10):
        pool.apply_async(func,(i,))

    print("{:=^20}".format("start"))
    pool.close()  #关闭进程池后，poll 不再接受新的请求
    pool.join() # 主进程要 等待 子进程执行完毕  它必须放在 close() 后
    print("{:=^20}".format("end"))
    '''
    输出：
    =======start========
    0 开始执行，进程号为13148 
    1 开始执行，进程号为7988 
    2 开始执行，进程号为1916 
    0 执行完毕，耗时0.34
    3 开始执行，进程号为13148 
    1 执行完毕，耗时0.44
    4 开始执行，进程号为7988 
    2 执行完毕，耗时1.09
    5 开始执行，进程号为1916 
    4 执行完毕，耗时0.83
    6 开始执行，进程号为7988 
    6 执行完毕，耗时0.58
    7 开始执行，进程号为7988 
    5 执行完毕，耗时0.85
    8 开始执行，进程号为1916 
    8 执行完毕，耗时0.30
    9 开始执行，进程号为1916 
    3 执行完毕，耗时1.99
    7 执行完毕，耗时1.08
    9 执行完毕，耗时1.71
    ========end=========
    '''

注意：pool.join()一定要放在 pool.close() 后，join（）的目的是让主进程等待子进程执行完毕！