轉自：偽·計算機科學家|真·碼農 首先介紹一個簡單粗暴，非常實用的工具，就是 multiprocessing.Pool。如果你的任務能用 ys = map(f, xs) 來解決，大家可能都知道，這樣的形式天生就是最容易並行的，那么在 Python 里面並行計算這個任務真是再簡單不過了。舉個 ...

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

Multiprocessing.Pool可以提供指定數量的進程供用戶調用，當有新的請求提交到pool中時，如果池還沒有滿，那么就會創建一個新的進程用來執行該請求；但如果池中的進程數已經達到規定最大值，那么該請求就會等待，直到池中有進程結束，才會創建新的進程來執行它。Pool類用於需要執行的目標 ...

在利用Python進行系統管理的時候，特別是同時操作多個文件目錄，或者遠程控制多台主機，並行操作可以節約大量的時間。當被操作對象數目不大時，可以直接利用multiprocessing中的Process動態成生多個進程，10幾個還好，但如果是上百個，上千個目標，手動的去限制進程數量卻又太過繁瑣 ...

Pool類 在使用Python進行系統管理時，特別是同時操作多個文件目錄或者遠程控制多台主機，並行操作可以節約大量的時間。如果操作的對象數目不大時，還可以直接使用Process類動態的生成多個進程，十幾個還好，但是如果上百個甚至更多，那手動去限制進程數量就顯得特別的繁瑣，此時進程池 ...

Pool類 在使用Python進行系統管理時，特別是同時操作多個文件目錄或者遠程控制多台主機，並行操作可以節約大量的時間。如果操作的對象數目不大時，還可以直接使用Process類動態的生成多個進程，十幾個還好，但是如果上百個甚至更多，那手動去限制進程數量就顯得特別的繁瑣，此時進程池 ...

Python的多進程因為可以充分利用CPU多核的特點，所以通常用於計算密集型的場景或者需要大量數據操作的場景，而對於多線程，在某些語言中因為可以充分利用CPU，所以可能多線程的場景使用得多一點，但是在Python中，多線程只能在CPU的單核中運行，不能充分利用CPU多核的特點，所以Python ...

mutilprocess簡介 像線程一樣管理進程，這個是mutilprocess的核心，他與threading很是相像，對多核CPU的利用率會比threading好的多。 簡單的創建進程 確定當前的進程，即是給進程命名，方便標識區分，跟蹤 ...