当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用multprocessing中的Process动态生成多个进程。但如果是上百甚至上千的目标，手动的去创建进程的工作量巨大，此时就可以用到multprocessing模块提供的Pool方法。初始化Pool时，可以指定一个最大进程数，当有新的请求提交到Pool中时，如果池还没有满，name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指定的最大值，name该请求就会等待，知道池中有进程结束，才会创建新的进程来执行。

池子有两种类型：一种是阻塞式，一种是非阻塞式。
阻塞式：添加一个执行一个，执行一个才返回紧接着添加下一个。（没有特别大的意义）
非阻塞式：全部添加到队列中，立刻返回，并没有等待他们执行完毕，当执行完毕之后会有回调中携带它的结果。

程序1

from multiprocessing import Pool
import time
import random
#非阻塞式进程

def task(task_name):
    print('开始做任务了！',task_name)
    start = time.time()
    #使用sleep
    time.sleep(random()*2)
    end = time.time()
    print('完成任务用时：',(end-start))

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(5)
    tasks = ['听音乐','吃饭','洗衣服','打游戏','散步','看孩子','读书','做饭']
    for task in tasks:
        pool.apply_async(task,args = (task,))

    print('over!!!!!!!')
    

结果1

over!!!!!!!

程序2

from multiprocessing import Pool
import time
from random import random
#非阻塞式进程

def task(task_name):
    print('开始做任务了！',task_name)
    start = time.time()
    #使用sleep
    time.sleep(random()*2)
    end = time.time()
    print('完成任务!用时：',(end-start))

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(5)
    tasks = ['听音乐','吃饭','洗衣服','打游戏','散步','看孩子','读书','做饭']
    for task1 in tasks:
        pool.apply_async(task,args = (task1,))

    pool.close()    #添加任务结束
    pool.join()     

    print('over!!!!!!!')

结果2

开始做任务了！ 听音乐
开始做任务了！ 吃饭
开始做任务了！ 洗衣服
开始做任务了！ 打游戏
开始做任务了！ 散步
完成任务!用时： 0.5458700656890869
开始做任务了！ 看孩子
完成任务!用时： 1.1073369979858398
开始做任务了！ 读书
完成任务!用时： 0.3390927314758301
开始做任务了！ 做饭
完成任务!用时： 1.6459546089172363
完成任务!用时： 1.871612310409546
完成任务!用时： 1.9256365299224854
完成任务!用时： 0.5086400508880615
完成任务!用时： 1.9110634326934814
over!!!!!!!

程序3

from multiprocessing import Pool
import time
from random import random
import os
#非阻塞式进程

def task(task_name):
    print('开始做任务了！',task_name)
    start = time.time()
    #使用sleep
    time.sleep(random()*2)
    end = time.time()
    print('完成任务!用时：',(end-start),'进程ID：',os.getpid())       #获得进程ID

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(5)
    tasks = ['听音乐','吃饭','洗衣服','打游戏','散步','看孩子','读书','做饭']
    for task1 in tasks:
        pool.apply_async(task,args = (task1,))

    pool.close()    #添加任务结束
    pool.join()     #

    print('over!!!!!!!')

结果3

开始做任务了！ 听音乐
开始做任务了！ 吃饭
开始做任务了！ 洗衣服
开始做任务了！ 打游戏
开始做任务了！ 散步
完成任务!用时： 0.18909358978271484 进程ID： 10544
开始做任务了！ 看孩子
完成任务!用时： 0.4931068420410156 进程ID： 7024
开始做任务了！ 读书
完成任务!用时： 0.6347644329071045 进程ID： 5472
开始做任务了！ 做饭
完成任务!用时： 0.5653088092803955 进程ID： 10544
完成任务!用时： 0.20141983032226562 进程ID： 5472
完成任务!用时： 1.348006010055542 进程ID： 6612
完成任务!用时： 1.0501861572265625 进程ID： 7024
完成任务!用时： 1.6761057376861572 进程ID： 18536
over!!!!!!!

程序4

from multiprocessing import Pool
import time
from random import random
import os
#非阻塞式进程

def task(task_name):
    print('开始做任务了！',task_name)
    start = time.time()
    #使用sleep
    time.sleep(random()*2)
    end = time.time()
    print('完成任务:{}！用时:{},进程ID:{}'.format(task_name,(end - start),os.getpid()))

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(5)
    tasks = ['听音乐','吃饭','洗衣服','打游戏','散步','看孩子','读书','做饭']
    for task1 in tasks:
        pool.apply_async(task,args = (task1,))

    pool.close()    #添加任务结束
    pool.join()     #

    print('over!!!!!!!')

结果4

开始做任务了！ 听音乐
开始做任务了！ 吃饭
开始做任务了！ 洗衣服
开始做任务了！ 打游戏
开始做任务了！ 散步
完成任务:打游戏！用时:0.39394688606262207,进程ID:6652
开始做任务了！ 看孩子
完成任务:散步！用时:0.8889727592468262,进程ID:22576
开始做任务了！ 读书
完成任务:听音乐！用时:1.1549112796783447,进程ID:19264
开始做任务了！ 做饭
完成任务:洗衣服！用时:1.7190024852752686,进程ID:1332
完成任务:读书！用时:0.7781314849853516,进程ID:22576
完成任务:吃饭！用时:1.89725661277771,进程ID:9196
完成任务:看孩子！用时:1.9234998226165771,进程ID:6652
完成任务:做饭！用时:1.804778814315796,进程ID:19264
over!!!!!!!