apply_async(func[，args[，kwds]):使用非堵塞調用func(并行執行，堵塞方式必須等待上一個過程退出才能執行下一個過程)，args是傳輸給func的參數列表，kwds是傳輸給func的關鍵詞參數列表。

close()：關閉Pool，使之不再接受新任務。

terminate():無論任務是否完成，都要立即終止。

join():主進程堵塞，等待子進程退出，必須在close或terminate之后使用。

#coding: utf-8import multiprocessingimport time def func(msg): print('msg:', msg) time.sleep(3) print('end') if __name__ == '__main__': cores = multiprocessing.cpu_count() pool = multiprocessing.Pool(processes=cores) print('Adding tasks...') for i in range(cores):msg = 'hello %d' %(i)pool.apply_async(func, (msg, )) #維持執行的進程總數為processes，當一個進程執行完畢后會添加新的進程進去 print('Starting tasks...') pool.close() pool.join() #調用join之前，先調用close函數，否則會出錯。執行完close后不會有新的進程加入到pool,join函數等待所有子進程結束 print('Sub-process(es) done.')

實例擴展：

# -*- coding:utf-8 -*-from multiprocessing import Poolimport os, time, randomdef worker(msg): t_start = time.time() print('%s開始執行,進程號為%d' % (msg,os.getpid())) # random.random()隨機生成0~1之間的浮點數 time.sleep(random.random()*2) t_stop = time.time() print(msg,'執行完畢，耗時%0.2f' % (t_stop-t_start))po = Pool(3) # 定義一個進程池，最大進程數3for i in range(0,10): # Pool().apply_async(要調用的目標,(傳遞給目標的參數元祖,)) # 每次循環將會用空閑出來的子進程去調用目標 po.apply_async(worker,(i,))print('----start----')po.close() # 關閉進程池，關閉后po不再接收新的請求po.join() # 等待po中所有子進程執行完成，必須放在close語句之后print('-----end-----')

運行結果

----start----0開始執行,進程號為214661開始執行,進程號為214682開始執行,進程號為214670 執行完畢，耗時1.013開始執行,進程號為214662 執行完畢，耗時1.244開始執行,進程號為214673 執行完畢，耗時0.565開始執行,進程號為214661 執行完畢，耗時1.686開始執行,進程號為214684 執行完畢，耗時0.677開始執行,進程號為214675 執行完畢，耗時0.838開始執行,進程號為214666 執行完畢，耗時0.759開始執行,進程號為214687 執行完畢，耗時1.038 執行完畢，耗時1.059 執行完畢，耗時1.69-----end-----

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