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
frommultiprocessingimportpool
fromtimeimportsleep
deff(x):
foriinrange(10):
print'%s --- %s '%(i, x)
sleep(1)
defmain():
pool=pool(processes=3)# set the processes max number 3
foriinrange(11,20):
result=
pool.close()
pool.join()
ifresult.successful():
print'successful'
if__name__=="__main__":
main()
python中multiprocessing.pool函式介紹
l = range(10)
def gen_list(l):
for x in l:
print 'yield', x
yield x
def pool_test(x):
print 'f2', x
time.sleep(1)
我可以輸,但我不會認輸
Python多程序併發操作中程序池Pool的應用
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...
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