转自：伪·计算机科学家|真·码农 首先介绍一个简单粗暴，非常实用的工具，就是 multiprocessing.Pool。如果你的任务能用 ys = map(f, xs) 来解决，大家可能都知道，这样的形式天生就是最容易并行的，那么在 Python 里面并行计算这个任务真是再简单不过了。举个 ...

1、multiprocessing.pool函数 class multiprocessing.pool.Pool([processes[, initializer[, initargs[, maxtasksperchild[, context]]]]]) 用途：A process ...

Multiprocessing.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执行它。Pool类用于需要执行的目标 ...

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动态成生多个进程，10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 ...

Pool类 在使用Python进行系统管理时，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。如果操作的对象数目不大时，还可以直接使用Process类动态的生成多个进程，十几个还好，但是如果上百个甚至更多，那手动去限制进程数量就显得特别的繁琐，此时进程池 ...

Pool类 在使用Python进行系统管理时，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。如果操作的对象数目不大时，还可以直接使用Process类动态的生成多个进程，十几个还好，但是如果上百个甚至更多，那手动去限制进程数量就显得特别的繁琐，此时进程池 ...

Python的多进程因为可以充分利用CPU多核的特点，所以通常用于计算密集型的场景或者需要大量数据操作的场景，而对于多线程，在某些语言中因为可以充分利用CPU，所以可能多线程的场景使用得多一点，但是在Python中，多线程只能在CPU的单核中运行，不能充分利用CPU多核的特点，所以Python ...

mutilprocess简介 像线程一样管理进程，这个是mutilprocess的核心，他与threading很是相像，对多核CPU的利用率会比threading好的多。 简单的创建进程 确定当前的进程，即是给进程命名，方便标识区分，跟踪 ...