如何要有进程池呢？
当需要操作多个文件，或者多个任务的的时候，需要并发多进程来解决，但需要注意几点问题：
1，执行的任务远大于核数
2，操作系统不可能无限的开进程，开多了肯定会卡死
3，进程开的越多，效率越低
考虑到这么多问题，那么我们就来引入进程池的概念吧！
进程池：顾名思义，就是放进程的池子，但还是他会规定个数，然后在后面的进程会利用原有的进程来执行程序，提高效率。
定义一个进程池：
Pool([numprocess [,initializer [, initargs]]]):创建进程池
1 numprocess:要创建的进程数，如果省略，将默认使用cpu_count()的值2 initializer：是每个工作进程启动时要执行的可调用对象，默认为None3 initargs：是要传给initializer的参数组
主要方法：
1 p.apply(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。需要强调的是：此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数，必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async()2 p.apply_async(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func(*args,**kwargs),然后返回结果。此方法的结果是AsyncResult类的实例，callback是可调用对象，接收输入参数。当func的结果变为可用时，将理解传递给callback。callback禁止执行任何阻塞操作，否则将接收其他异步操作中的结果。3 4 p.close():关闭进程池，防止进一步操作。如果所有操作持续挂起，它们将在工作进程终止前完成5 P.jion():等待所有工作进程退出。此方法只能在close（）或teminate()之后调用
这里要强调的是:方法1，他是一种串行的执行方式，效率低，建议不要用
应用
from multiprocessing import Poolimport os,timedef work(n): print('%s run' %os.getpid()) time.sleep(3) return n**2if __name__ == '__main__': p=Pool(3) #进程池中从无到有创建三个进程,以后一直是这三个进程在执行任务 res_l=[] for i in range(10): res=p.apply(work,args=(i,)) #同步运行,阻塞、直到本次任务执行完毕拿到res res_l.append(res) print(res_l) 
from multiprocessing import Poolimport os,timedef work(n): print('%s run' %os.getpid()) time.sleep(3) return n**2if __name__ == '__main__': p=Pool(3) #进程池中从无到有创建三个进程,以后一直是这三个进程在执行任务 res_l=[] for i in range(10): res=p.apply_async(work,args=(i,)) #同步运行,阻塞、直到本次任务执行完毕拿到res res_l.append(res) #异步apply_async用法：如果使用异步提交的任务，主进程需要使用jion，等待进程池内任务都处理完，然后可以用get收集结果，否则，主进程结束，进程池可能还没来得及执行，也就跟着一起结束了 p.close() p.join() for res in res_l: print(res.get()) #使用get来获取apply_aync的结果,如果是apply,则没有get方法,因为apply是同步执行,立刻获取结果,也根本无需get 关于进程在套接字上的应用
#Pool内的进程数默认是cpu核数，假设为4（查看方法os.cpu_count()）#开启6个客户端，会发现2个客户端处于等待状态#在每个进程内查看pid，会发现pid使用为4个，即多个客户端公用4个进程from socket import *from multiprocessing import Poolimport osserver=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)server.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1)server.bind(('127.0.0.1',8080))server.listen(5)def talk(conn,client_addr): print('进程pid: %s' %os.getpid()) while True: try: msg=conn.recv(1024) if not msg:break conn.send(msg.upper()) except Exception: breakif __name__ == '__main__': p=Pool() while True: conn,client_addr=server.accept() p.apply_async(talk,args=(conn,client_addr)) # p.apply(talk,args=(conn,client_addr)) #同步的话，则同一时间只有一个客户端能访问 from socket import *client=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)client.connect(('127.0.0.1',8080))while True: msg=input('>>: ').strip() if not msg:continue client.send(msg.encode('utf-8')) msg=client.recv(1024) print(msg.decode('utf-8')) 重要的知识来了：回调函数 关键字：callpack=函数名
需要回调函数的场景：进程池中任何一个任务一旦处理完了，就立即告知主进程：我好了额，你可以处理我的结果了。主进程则调用一个函数去处理该结果，该函数即回调函数
我们可以把耗时间（阻塞）的任务放到进程池中，然后指定回调函数（主进程负责执行），这样主进程在执行回调函数时就省去了I/O的过程，直接拿到的是任务的结果。
from multiprocessing import Poolimport requestsimport jsonimport osdef get_page(url): print(' <进程%s> get %s' %(os.getpid(),url)) respone=requests.get(url) if respone.status_code == 200: return { 'url':url,'text':respone.text}def pasrse_page(res): print(' <进程%s> parse %s' %(os.getpid(),res['url'])) parse_res='url:<%s> size:[%s]\n' %(res['url'],len(res['text'])) with open('db.txt','a') as f: f.write(parse_res)if __name__ == '__main__': urls=[ 'https://www.baidu.com', 'https://www.python.org', 'https://www.openstack.org', 'https://help.github.com/', 'http://www.sina.com.cn/' ] p=Pool(3) res_l=[] for url in urls: res=p.apply_async(get_page,args=(url,),callback=pasrse_page) res_l.append(res) p.close() p.join() print([res.get() for res in res_l]) #拿到的是get_page的结果,其实完全没必要拿该结果,该结果已经传给回调函数处理了