和选用线程池来关系多线程类似，当程序中设置到多进程编程时，Python 提供了更好的管理多个进程的方式，就是使用进程池。

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 动态生成多个进程，十几个还好，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，此时可以发挥进程池的功效。

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，如果进程池还没有满，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。

Python multiprocessing 模块提供了 Pool() 函数，专门用来创建一个进程池，该函数的语法格式如下：

multiprocessing.Pool( processes )

其中，processes 参数用于指定该进程池中包含的进程数。

如果进程是 None，则默认使用 os.cpu_count() 返回的数字（根据本地的 cpu 个数决定
，processes 小于等于本地的 cpu 个数）。

请看下面的实例：

from multiprocessing import Pool
import os
import time
import random

def worker(msg):
  t_start = time.time()
  print("%s开始执行,进程号为%d" % (msg, os.getpid()))
  # random.random()随机生成0~1之间的浮点数
  time.sleep(random.random()*2)
  t_stop = time.time()
  print(msg, "执行完毕，耗时%0.2f" % (t_stop-t_start))

if __name__ == "__main__":
  po = Pool(3) # 定义一个进程池，最大进程数3
  for i in range(0, 8):
    # Pool().apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))
    # 每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标
    po.apply_async(worker, (i,))

  print("----start----")
  # 关闭进程池，关闭后po不再接收新的请求
  po.close()
  # 等待po中所有子进程执行完成，必须放在close语句之后
  po.join()
  print("-----end-----")

multiprocessing.Pool 常用方法说明
apply_async(func[, args[, kwds]]) ：使用非阻塞方式调用 func（并行执行，堵塞方式必须等待上一个进程退出才能执行下一个进程），args 为传递给 func 的参数列表，kwds 为传递给 func 的关键字参数列表。

close()：关闭 Pool，使其不再接受新的任务。

terminate()：不管任务是否完成，立即终止。

join()：主进程阻塞，等待子进程的退出， 必须在 close 或 terminate 之后使用。

进程池中的 Queue
如果要使用 Pool 创建进程，就需要使用 multiprocessing.Manager() 中的 Queue()，而不是 multiprocessing.Queue()，否则会得到一条如下的错误信息：

RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance.

下面的实例演示了进程池中的进程如何通信：

from multiprocessing import Manager, Pool
import os
import time
import random

def writer(q):
  print("writer启动(%s),父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid()))
  for i in "xiaoming":
    q.put(i)

def reader(q):
  print("reader启动(%s),父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid()))
  for i in range(q.qsize()):
    print("reader从Queue获取到消息：%s" % q.get(True))

if __name__ == "__main__":
  print("(%s) start" % os.getpid())
  # 使用Manager中的Queue
  q = Manager().Queue()
  po = Pool()
  po.apply_async(writer, (q,))
  # 先让上面的任务向Queue存入数据，然后再让下面的任务开始从中取数据
  time.sleep(1)
  po.apply_async(reader, (q,))
  po.close()
  po.join()
  print("(%s) End" % os.getpid())

运行结果：

(17528) start
writer启动(2216),父进程为(17528)
reader启动(2216),父进程为(17528)
reader从Queue获取到消息：x
reader从Queue获取到消息：i
reader从Queue获取到消息：a
reader从Queue获取到消息：o
reader从Queue获取到消息：m
reader从Queue获取到消息：i
reader从Queue获取到消息：n
reader从Queue获取到消息：g
(17528) End