和选用线程池来关系多线程类似，当程序中设置到多进程编程时，Python 提供了更好的管理多个进程的方式，就是使用进程池。
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 动态生成多个进程，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，如果进程池还没有满，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。
Python multiprocessing 模块提供了 Pool() 函数，专门用来创建一个进程池，该函数的语法格式如下：
multiprocessing.Pool( processes )
其中，processes 参数用于指定该进程池中包含的进程数。
如果进程是 None，则默认使用 os.cpu_count() 返回的数字（根据本地的 cpu 个数决定，processes 小于等于本地的 cpu 个数）。
请看下面的实例：
from multiprocessing import Pool
import os
import time
import random
def worker(msg):
t_start = time.time()
print("%s开始执行,进程号为%d" % (msg, os.getpid()))
# random.random()随机生成0~1之间的浮点数
time.sleep(random.random()*2)
t_stop = time.time()
print(msg, "执行完毕，耗时%0.2f" % (t_stop-t_start))
if __name__ == "__main__":
po = Pool(3) # 定义一个进程池，最大进程数3
for i in range(0, 8):
# Pool().apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))
# 每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标
po.apply_async(worker, (i,))
print("----start----")
# 关闭进程池，关闭后po不再接收新的请求
po.close()
# 等待po中所有子进程执行完成，必须放在close语句之后
po.join()
print("-----end-----")
运行结果：
multiprocessing.Pool 常用方法说明
apply_async(func[, args[, kwds]]) ：使用非阻塞方式调用 func（并行执行，堵塞方式必须等待上一个进程退出才能执行下一个进程），args 为传递给 func 的参数列表，kwds 为传递给 func 的关键字参数列表。
close()：关闭 Pool，使其不再接受新的任务。
terminate()：不管任务是否完成，立即终止。
join()：主进程阻塞，等待子进程的退出， 必须在 close 或 terminate 之后使用。
进程池中的 Queue
如果要使用 Pool 创建进程，就需要使用 multiprocessing.Manager() 中的 Queue()，而不是 multiprocessing.Queue()，否则会得到一条如下的错误信息：
RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance.
下面的实例演示了进程池中的进程如何通信：
from multiprocessing import Manager, Pool
import os
import time
import random
def writer(q):
print("writer启动(%s),父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid()))
for i in "xiaoming":
q.put(i)
def reader(q):
print("reader启动(%s),父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid()))
for i in range(q.qsize()):
print("reader从Queue获取到消息：%s" % q.get(True))
if __name__ == "__main__":
print("(%s) start" % os.getpid())
# 使用Manager中的Queue
q = Manager().Queue()
po = Pool()
po.apply_async(writer, (q,))
# 先让上面的任务向Queue存入数据，然后再让下面的任务开始从中取数据
time.sleep(1)
po.apply_async(reader, (q,))
po.close()
po.join()
print("(%s) End" % os.getpid())
运行结果：
(17528) start writer启动(2216),父进程为(17528) reader启动(2216),父进程为(17528) reader从Queue获取到消息：x reader从Queue获取到消息：i reader从Queue获取到消息：a reader从Queue获取到消息：o reader从Queue获取到消息：m reader从Queue获取到消息：i reader从Queue获取到消息：n reader从Queue获取到消息：g (17528) End
以上就是python 进程池pool使用详解的详细内容，更多关于python 进程池pool的资料请关注其它相关文章！
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