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，这时候进程池Pool发挥作用的时候就到了。
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它。这里有一个简单的例子：
#!/usr/bin/env python
#coding=utf-8
from multiprocessing import Pool
from time import sleep
def f(x):
for i in range(10):
print '%s --- %s ' % (i, x)
sleep(1)
def main():
pool = Pool(processes=3) # set the processes max number 3
for i in range(11,20):
result = pool.apply_async(f, (i,))
pool.close()
pool.join()
if result.successful():
print 'successful'
if __name__ == "__main__":
main()
先创建容量为3的进程池，然后将f(i)依次传递给它，运行脚本后利用ps aux | grep pool.py查看进程情况，会发现最多只会有三个进程执行。pool.apply_async()用来向进程池提交目标请求，pool.join()是用来等待进程池中的worker进程执行完毕，防止主进程在worker进程结束前结束。但必pool.join()必须使用在pool.close()或者pool.terminate()之后。其中close()跟terminate()的区别在于close()会等待池中的worker进程执行结束再关闭pool,而terminate()则是直接关闭。result.successful()表示整个调用执行的状态，如果还有worker没有执行完，则会抛出AssertionError异常。
利用multiprocessing下的Pool可以很方便的同时自动处理几百或者上千个并行操作，脚本的复杂性也大大降低.
python中multiprocessing.pool函数介绍
一 apply(func[, args[, kwds]])
apply用于传递不定参数，同python中的apply函数一致（不过内置的apply函数从2.3以后就不建议使用了），主进程会阻塞于函数。
for x in gen_list(l):
result = pool.apply(pool_test, (x,))
print 'main process'
这个时候主进程的执行流程同单进程一致
二 apply_async(func[, args[, kwds[, callback]]])
与apply用法一致，但它是非阻塞的且支持结果返回后进行回调。
for x in gen_list(l):
result = pool.apply_async(pool_test, (x,))
print 'main process'
这个时候主进程循环运行过程中不等待apply_async的返回结果，在主进程结束后，即使子进程还未返回整个程序也会就退出。虽然 apply_async是非阻塞的，但其返回结果的get方法却是阻塞的，在本例中result.get()会阻塞主进程。因此可以这样来处理返回结果：
[x.get() for x in [pool.apply_async(pool_test, (x,)) for x in gen_list(l)]]
如果我们对返回结果不感兴趣， 那么可以在主进程中使用pool.close与pool.join来防止主进程退出。注意join方法一定要在close或terminate之后调用。
for x in gen_list(l):
pool.apply_async(pool_test, (x, ))
print 'main_process'
pool.close()
pool.join()
三 map(func, iterable[, chunksize])
map方法与内置的map函数行为基本一致，在它会使进程阻塞与此直到结果返回。
但需注意的是其第二个参数虽然描述的为iterable, 但在实际使用中发现只有在整个队列全部就绪后，程序才会运行子进程。
四 map_async(func, iterable[, chunksize[, callback]])
与map用法一致，但是它是非阻塞的。其有关事项见apply_async。
五 imap(func, iterable[, chunksize])
与map不同的是， imap的返回结果为iter，需要在主进程中主动使用next来驱动子进程的调用。即使子进程没有返回结果，主进程对于gen_list(l)的 iter还是会继续进行， 另外根据python2.6文档的描述，对于大数据量的iterable而言，将chunksize设置大一些比默认的1要好。
for x in pool.imap(pool_test, gen_list(l)):
pass
六 imap_unordered(func, iterable[, chunksize])
同imap一致，只不过其并不保证返回结果与迭代传入的顺序一致。
七 close()
关闭pool，使其不在接受新的任务。
八 terminate()
结束工作进程，不在处理未处理的任务。
九 join()
主进程阻塞等待子进程的退出， join方法要在close或terminate之后使用。
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)