出自：squall_liu
在利用python進行系統管理的時候，特別是同時操作多個檔案目錄，或者遠端控制多台主機，並行操作可以節約大量的時間。當被操作物件數目不大時，可以直接利用multiprocessing中的process動態成生多個程序，10幾個還好，但如果是上百個，上千個目標，手動的去限制程序數量卻又太過繁瑣，這時候程序池pool發揮作用的時候就到了。
pool可以提供指定數量的程序，供使用者呼叫，當有新的請求提交到pool中時，如果池還沒有滿，那麼就會建立乙個新的程序用來執行該請求；但如果池中的程序數已經達到規定最大值，那麼該請求就會等待，直到池中有程序結束，才會建立新的程序來它。這裡有乙個簡單的例子：
#!/usr/bin/env python
#coding=utf-8
""" author: squall
last modified: 2011-10-18 16:50
filename: pool.py
description: a ****** sample for pool class
"""from multiprocessing import pool
from time import sleep
deff(x):
for i in range(10):
print
'%s --- %s ' % (i, x)
sleep(1)
defmain
(): pool = pool(processes=3) # set the processes max number 3
for i in range(11,20):
pool.close()
pool.join()
if result.successful():
print
'successful'
if __name__ == "__main__":
main()
pool.join()是用來等待程序池中的worker程序執行完畢，防止主程序在worker程序結束前結束。但必pool.join()必須使用在pool.close()或者pool.terminate()之後。其中close()跟terminate()的區別在於close()會等待池中的worker程序執行結束再關閉pool,而terminate()則是直接關閉。
result.successful()表示整個呼叫執行的狀態，如果還有worker沒有執行完，則會丟擲assertionerror異常。
利用multiprocessing下的pool可以很方便的同時自動處理幾百或者上千個並行操作，指令碼的複雜性也大大降低。
Python多程序併發操作中程序池Pool的應用
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