初始化Pool时，可以指定⼀个最大进程池，当有新进程提交时，如果池还没有满，那么就会创建新进程请求；但如果池中达到最大值，那么就会等待，待池中有进程结束，新进程来执行。

非阻塞式：apply_async(func[,        args[,        kwds]])        ：

一个程序结束运行新程序，几个任务同时进行

 

阻塞式：apply(func[,        args[,        kwds]])：

进程有先后顺序

 

close()：关闭Pool，使其不再接受新的任务；

terminate()：不管任务是否完成，立刻终止，但存在延迟；

join()：主进程阻塞，等待子进程退出，必须在close或terminate之后

 

非阻塞方法：

from multiprocessing import Pool

import time

import os

 

def task(num):

    """定义的任务代码"""

    print("子进程：pid=%d 开始执行任务num=%d" % (os.getpid(), num))

    time.sleep(1)

    print("子进程：pid=%d 结束执行任务num=%d" % (os.getpid(), num))

 

pool = Pool(4)  # 创建进程池对象，参数表明这个进程池中包含4个子进程

 

for i in range(10)

    pool.apply_async(task, (i,))  # 向进程池添加任务 非阻塞方法

 

print("主进程：所有任务都已交给进程池去做")

 

pool.close()  # 关闭进程池对象，表示不能再向进程池中添加新的任务

 

pool.join()  # 回收进程池资源

 

 阻塞方法：

from multiprocessing import Pool

import time

import os

 

def task(num):

    """定义的任务代码"""

    print("子进程：pid=%d 开始执行任务num=%d" % (os.getpid(), num))

    time.sleep(1)

    print("子进程：pid=%d 结束执行任务num=%d" % (os.getpid(), num))

 

 

pool = Pool(4)  # 创建进程池对象，参数表明这个进程池中包含4个子进程

 

for i in range(10):

   pool.apply(task, (i,))  # 向进程池添加任务 阻塞方法

 

print("主进程：所有任务都已交给进程池去做")

 

pool.close()  # 关闭进程池对象，表示不能再向进程池中添加新的任务

 

pool.join()  # 回收进程池资源