Python 标准类库-并发执行之multiprocessing-基于进程的并行
Python 标准类库-并发执行之multiprocessing-基于进程的并行
实践环境
Python3.6
介绍
multiprocessing是一个支持使用类似于线程模块的API派生进程的包。该包同时提供本地和远程并发，通过使用子进程而不是线程，有效地避开了全局解释器锁。因此，multiprocessing模块允许程序员充分利用给定机器上的多个处理器。它同时在Unix和Windows上运行。
该模块还引入了在线程模块中没有类似程序的API。这方面的一个主要例子是Pool对象，它提供了一种方便的方法，可以在多个输入值的情况下，为进程之间分配输入数据（数据并行），实现并行执行函数。以下示例演示了在模块中定义此类函数，以便子进程能够成功导入该模块的常见做法。这个使用Pool实现数据并行的基本示例
from multiprocessing import Pool
def f(x):
return x*x
if __name__ == '__main__':
with Pool(5) as p:
print(p.map(f, [1, 2, 3]))控制台输出：
[1, 4, 9]Process类
在multiprocessing中，进程是通过创建一个Process类并调用其start()方法来派生的。Process遵循threading.Thread的API。multiprocess程序的一个微小的例子:
from multiprocessing import Process
def f(name):
print('hello', name) # 输出：hello shouke
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=f, args=('shouke',))
p.start()
p.join()下面是一个扩展示例，显示所涉及的各个进程ID：
from multiprocessing import Process
import os
def info(title):
print(title)
print('module name:', __name__)
print('parent process:', os.getppid())
print('process id:', os.getpid())
def f(name):
info('function f')
print('hello', name)
if __name__ == '__main__':
info('main line')
p = Process(target=f, args=('shouke',))
p.start()
p.join()控制台输出：
main line
module name: __main__
parent process: 13080
process id: 20044
function f
module name: __mp_main__
parent process: 20044
process id: 28952
hello shouke上下文和启动方法
根据平台的不同，multiprocessing支持三种启动进程的方式。这些启动方法是
- spawn
父进程启动一个新的python解释器进程。子进程将只继承那些运行进程对象
run()方法所需的资源。特别是，来自父进程的不必要的文件描述符和句柄将不会被继承。与使用fork或forkserver相比，使用此方法启动进程相当慢。可在Unix和Windows上使用。Windows上默认使用该启动方法。 - fork
父进程使用
os.fork()来fork Python解释器。子进程在开始时实际上与父进程相同。父进程的所有资源都由子进程继承。请注意，安全地fork多线程进程是有问题的。仅在Unix上可用。Unix上默认会用该方法。 - forkserver
当程序启动并选择forkserver启动方法时，服务器进程就会启动。从那时起，每当需要新进程时，父进程都会连接到服务器，并请求它fork一个新进程。fork服务器进程是单线程的，因此使用
os.fork()是安全的。不会继承不必要的资源。在支持通过Unix管道传递文件描述符的Unix平台上可用。
To select a start method you use the set_start_method() in the if __name__ == '__main__' clause of the main module. For example
在3.4版本中进行了更改：在所有unix平台上添加了spawn，并为一些unix平台添加了forkserver。子进程不再继承Windows上的所有父级可继承句柄。
在Unix上，使用spawn或forkserver启动方法还将启动一个信号量跟踪器进程，该进程跟踪程序进程创建的未链接的命名信号量。当所有进程都退出时，信号量跟踪器将取消任何剩余信号量的链接。通常应该没有剩余信号量，但如果一个进程被信号杀死，可能会有一些“泄露”的信号量。（取消命名信号量的链接是一个严重的问题，因为系统只允许有限的数量，并且在下次重新启动之前不会自动取消链接。）
要选择启动方法，请在主模块的 if __name__ == '__main__'子句中使用set_start_method()。例如
import multiprocessing as mp
def foo(q):
q.put('hello')
if __name__ == '__main__':
mp.set_start_method('spawn')
q = mp.Queue()
p = mp.Process(target=foo, args=(q,))
p.start()
print(q.get()) # 输出 hello
p.join()set_start_method() 在一个程序中只能用一次
或者，也可以使用get_context()来获取上下文对象。上下文对象与multiprocessing模块具有相同的API，并允许在同一程序中使用多个启动方法。
import multiprocessing as mp
def foo(q):
q.put('hello')
if __name__ == '__main__':
ctx = mp.get_context('spawn')
q = ctx.Queue()
p = ctx.Process(target=foo, args=(q,))
p.start()
print(q.get())
p.join()请注意，与一个上下文相关的对象可能与不同上下文的进程不兼容。特别是，使用fork上下文创建的锁不能传递给使用spawn或forkserver启动方法启动的进程。
想要使用特定启动方法的库可能应该使用get_context()来避免干扰库用户的选择
在进程之间交换对象
multiprocessing支持进程之间的两种通信信道
队列
multiprocessing.Queue 类近乎是queue.Queue的克隆. 例如:
from multiprocessing import Process, Queue
def f(q):
q.put([42, None, 'hello'])
if __name__ == '__main__':
q = Queue()
p = Process(target=f, args=(q,))
p.start()
print(q.get()) # prints "[42, None, 'hello']"
p.join()队列是线程和进程安全的。
错误用法示例如下：
from multiprocessing import Process, Queue
q = Queue()
def f():
global q
q.put([42, None, 'hello'])
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=f)
p.start()
print(q.get()) # 取不到值
p.join()涉及到类的时候咋处理呢？示例如下
from multiprocessing import Process, Queue
class TestClass:
def __init__(self, q):
self.q = q
def f(self):
self.q.put([42, None, 'hello'])
if __name__ == '__main__':
q = Queue()
obj = TestClass(q)
p = Process(target=obj.f)
p.start()
print(q.get()) # prints "[42, None, 'hello']"
p.join()或者
from multiprocessing import Process, Queue
q = Queue()
class TestClass:
def f(self, q):
q.put([42, None, 'hello'])
if __name__ == '__main__':
q = Queue()
obj = TestClass()
p = Process(target=obj.f, args=(q,))
p.start()
print(q.get()) # prints "[42, None, 'hello']"
p.join()特别需要注意的是，由进程调用的target类函数中的其它普通属性，和其它类函数中的同名属性并不是共享的，除非也使用队列或者其它共享方式，错误用法示例如下：
import threading
import time
from multiprocessing import Process, Queue
class TestClass:
def __init__(self, q):
self.q = q
self.task_done = False
def f1(self):
i = 0
while i < 5:
self.q.put('hello')
time.sleep(0.3)
i += 1
self.task_done = True
def f2(self):
# while死循环了
while not self.q.empty() or not self.task_done: # self.task_done永远为True
try:
print(self.q.get_nowait())
except Exception:
pass
def run(self):
thread = threading.Thread(target=self.f1,
name="f1")
thread.start()
p = Process(target=self.f2)
p.start()
if __name__ == '__main__':
q = Queue()
obj = TestClass(q)
obj.run()正确做法如下：
import threading
import time
from multiprocessing import Process, Queue, active_children, Value
class TestClass:
def __init__(self, q, task_done):
self.q = q
self.task_done = task_done
def f1(self):
i = 0
while i < 5:
self.q.put('hello')
time.sleep(0.3)
i += 1
self.task_done.value = 1
def f2(self):
item = ''
while not self.q.empty() or self.task_done.value == 0:
try:
item = self.q.get_nowait()
print(item)
except Exception:
pass
def run(self):
thread = threading.Thread(target=self.f1,
name="f1")
thread.start()
p = Process(target=self.f2)
p.start()
if __name__ == '__main__':
q = Queue()
task_done = Value('h', 0)
obj = TestClass(q, task_done)
obj.run()或者
管道
multiprocessing.Pipe函数返回一对由管道连接的连接对象，默认情况下管道是双向的。例如：
from multiprocessing import Process, Pipe
def f(conn):
conn.send([42, None, 'hello'])
conn.close()
if __name__ == '__main__':
parent_conn, child_conn = Pipe()
p = Process(target=f, args=(child_conn,))
p.start()
print(parent_conn.recv()) # prints "[42, None, 'hello']"
p.join()multiprocessing.Pipe返回的两个连接对象表示管道的两端。每个连接对象都有multiprocessing.connection.send和multiprocessing.connection.recv() 方法（以及其他方法）。请注意，如果两个进程（或线程）试图同时读取或写入管道的同一端，则管道中的数据可能会被破坏。当然，同时使用不同管道末端的进程不会有破坏数据的风险。
进程同步
multiprocessing包含来自threading中所有同步原语的等效项。例如，可以使用锁来确保一次只有一个进程打印到标准输出：
from multiprocessing import Process, Lock
def f(l, i):
l.acquire()
try:
print('hello world', i)
finally:
l.release()
if __name__ == '__main__':
lock = Lock()
for num in range(10):
Process(target=f, args=(lock, num)).start()进程之间共享状态
如上所述，在进行并发编程时，通常最好尽可能避免使用共享状态。当使用多个进程时尤其如此。
但是，如果您确实需要使用一些共享数据，那么multiprocessing提供了几种方法
共享内存
可以使用multiprocessing.Value或multiprocessing.Array将数据存储在共享内存映射中。例如，以下代码
from multiprocessing import Process, Value, Array
def f(n, a):
n.value = 3.1415927
for i in range(len(a)):
a[i] = -a[i]
if __name__ == '__main__':
num = Value('d', 0.0)
arr = Array('i', range(10))
p = Process(target=f, args=(num, arr))
p.start()
p.join()
print(num.value) # 输出：3.1415927
print(arr[:]) # 输出：[0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]创建num和arr时使用的'd'和'i'参数是数组模块使用的类型代码：'d'表示双精度浮点，'i'表示有符号整数。这些共享对象将是进程和线程安全的。
为了在使用共享内存时获得更大的灵活性，可以使用multiprocessing.sharedtypes模块，该模块支持创建从共享内存分配的任意ctypes对象。
服务器进程(Server Process)
Manager()返回的管理器对象控制一个服务器进程，该进程可保存Python对象，并允许其他进程使用代理操作它们。
管理器对象返回的管理器支持类型 list, dict, multiprocessing.managers.Namespace, multiprocessing.Lock, multiprocessing.RLock, multiprocessing.Semaphore, multiprocessing.BoundedSemaphore, multiprocessing.Condition, multiprocessing.Event, multiprocessing.Barrier, multiprocessing.Queue, multiprocessing.Value 和multiprocessing.Array。例如
from multiprocessing import Process, Manager
def f(d, l):
d[1] = '1'
d['2'] = 2
d[0.25] = None
l.reverse()
if __name__ == '__main__':
with Manager() as manager:
d = manager.dict()
l = manager.list(range(10))
p = Process(target=f, args=(d, l))
p.start()
p.join()
print(d) # 输出：{1: '1', '2': 2, 0.25: None}
print(l) # 输出：[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]服务器进程管理器比使用共享内存对象更灵活，因为它们可以支持任意对象类型。此外，单个管理器可以由不同计算机上的进程通过网络共享。然而，它们比使用共享内存要慢。
使用进程池
Pool类代表一个工作进程池。它具有允许以几种不同方式将任务转移给工作进程的方法。
例如：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import os
from multiprocessing import Pool, TimeoutError
def f(x):
return x*x
if __name__ == '__main__':
# 启动 4 个工作进程
with Pool(processes=4) as pool:
# 输出 "[0, 1, 4,..., 81]"
print(pool.map(f, range(10))) # 输出：[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
# 注意，此时采用的同步行，虽然是多进程，也要代码全部执行完成才会继续往下执行
# 按任意顺序打印相同数字
print('打印相同数字')
for i in pool.imap_unordered(f, range(10)):
print(i)
# 异步计算“f(20)”
print('异步计算“f(20)”')
res = pool.apply_async(f, (20,)) # 仅在一个进程中运行
print(res.get(timeout=1)) # 打印 "400"
# 异步计算 "os.getpid()"
print('异步计算 "os.getpid()"')
res = pool.apply_async(os.getpid, ()) # 仅在一个进程中运行
print(res.get(timeout=1)) # 打印进程ID
# 异步启动多个计算，可能使用更多进程
print('异步启动多个计算')
multiple_results = [pool.apply_async(os.getpid, ()) for i in range(4)]
print([res.get(timeout=1) for res in multiple_results])
# 让单个worker进程休眠10秒
print('让单个worker进程休眠10秒')
res = pool.apply_async(time.sleep, (10,))
try:
print(res.get(timeout=1))
except TimeoutError:
print("遇到multiprocessing.TimeoutError")
print("此时，pool仍可用于更多的工作")
# 退出 with 代码块，pool就停用了
print("现在，pool已关闭，并且不再可用")输出：
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
打印相同数字
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81
异步计算“f(20)”
400
异步计算 "os.getpid()"
13556
异步启动多个计算
[13556, 13556, 13556, 13556]
让单个worker进程休眠10秒
遇到multiprocessing.TimeoutError
此时，pool仍可用于更多的工作
现在，pool已关闭，并且不再可用请注意，池的方法只能由创建池的进程使用。
此程序包中的功能要求
__main__模块可由子级导入。这意味着一些示例，如multiprocessing.pool.pool示例将无法在交互式解释器中工作。例如 >>> from multiprocessing import Pool >>> p = Pool(5) >>> def f(x): ... return x*x ... >>> p.map(f, [1,2,3]) Process SpawnPoolWorker-6: Process SpawnPoolWorker-7: Process SpawnPoolWorker-5: Traceback (most recent call last): ... AttributeError: Can't get attribute 'f' on <module '__main__' (built-in)> AttributeError: Can't get attribute 'f' on <module '__main__' (built-in)> （如果你尝试这样做，它实际上会以半随机的方式输出三个交错的完整traceback，然后你可能不得不以某种方式停止主进程。）
API参考
multiprocessing包大部分复制线程模块的API。
multiprocessing.Process 和exception
Process
class multiprocessing.Process(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None) Process对象表示在立进程中运行的活动。Process类具有threading.Thread的所有方法的等价项。
构造函数应始终使用关键字参数调用。
-
group应始终为None，它的存在只是为了与threading.Thread.target兼容。 -
target供run()方法调用的可调用对象。默认为None，表示不调用任何内容。 -
name是进程名称。 -
args是target调用的参数元组。 -
kwargs是target调用的关键字参数字典。 -
daemon用于设置将进程是否为守护进程，True- 是 或False- 否。如果为None(默认值)，则将从创建进程中继承。
默认情况下，不会向target传递任何参数。
如果子类重写构造函数，则必须确保在对进程执行其他操作之前调用基类构造函数(Process.__init__()）。
在版本3.3中更改：添加daemon参数
-
run()表示进程活动的方法。 可以在子类中重写此方法。标准run（）方法调用作为target参数传递给对象构造函数的可调用对象(如果有的话)，其中顺序参数和关键字参数分别取自args和kwargs参数 -
start()启动进程活动。 没改进程对下最多只能调用一次。 它安排在单独的进程中调用对象的run()方法。 -
join([timeout])如果可选参数timeout为None（默认值），则该方法将阻塞，直到调用其join()方法的进程终止为止。如果timeout是一个正数，则表示最多阻塞timeout参数指定的秒数。请注意，如果该方法的进程终止或方法超时，则该方法将返回None。检查进程的退出码以确定它是否已终止。 一个进程可以被join多次。 注意：阻塞表示不继续往下执行，如果阻塞超时，程序继续往下还行，如果此时target未运行完成，主程序会等待其运行完成后才终止。 进程不能join自身，因为这会导致死锁。在进程启动之前尝试join进程是错误的。 -
name进程的名称。一个字符串，仅用于识别目的。它没有语义。多个进程可能被赋予相同的名称。 初始名称由构造函数设置。如果没有向构造函数提供显式名称，则进程名被构造为形如Process-N1:N2:…：Nk字符串，其中每个Nk是其父进程的第N个子节点。 -
is_alive()返回进程是否还存活 大致上，进程对象从start()方法返回的那一刻起一直处于活动状态，直到子进程终止。 -
daemon进程的守护进程标志，一个布尔值。这必须在调用start()之前设置。 初始值是从创建进程时继承的。 当进程退出时，它会尝试终止其所有守护进程子进程。 请注意，守护进程不允许创建子进程。否则，如果守护进程在其父进程退出时被终止，它的子进程将成为孤儿进程。此外，这些不是Unix守护进程或服务，它们是正常进程，如果非守护进程退出，它们将被终止（而不是被join）。
除了threading.Thread API之外，Process对象还支持以下属性和方法：
-
pid返回进程ID。进程派生之前，其值为None -
exitcode子进程的退出码。如果进程尚未终止，则其值为None。负值-N表示子进程被信号N终止。 -
terminate()终止进程。在Unix上，这是使用SIGTERM信号完成的；在Windows上使用TerminateProcess()。请注意，退出handler和和finally子句等将不会被执行。 请注意，进程的子进程不会被终止，它们只会成为孤儿进程 - ..略，更多参考请查阅官方文档
示例
Process的一些方法的示例用法
import multiprocessing, time, signal
p = multiprocessing.Process(target=time.sleep, args=(1000,))
print(p, p.is_alive()) # 输出：<Process(Process-1, initial)> False
p.start()
print(p, p.is_alive()) # 输出：<Process(Process-1, started)> True
p.terminate()
time.sleep(0.1)
print(p, p.is_alive()) # 输出：<Process(Process-1, stopped[SIGTERM])> False
print(p.exitcode == -signal.SIGTERM) # 输出：True异常
- exception
multiprocessing.ProcessError所有multiprocessing异常的基类 - exception
multiprocessing.BufferTooShort当提供的缓冲区对象太小而无法读取消息时引发的异常。 - exception
multiprocessing.AuthenticationError发生身份验证错误时引发的异常 - exception
multiprocessing.TimeoutError具有timeout的方法超时引发的异常。
管道和队列
- class
multiprocessing.Pipe([duplex])返回一对表示管道终端的multiprocessing.Connection对象(conn1，conn2)。如果duplex为True（默认值），则管道为双向管道。如果duplex为False，则管道是单向的：conn1只能用于接收消息，conn2只能用于发送消息 - class
multiprocessing.Queue([maxsize])返回使用管道和一些锁/信号量实现的进程共享队列。当进程第一次将项目放入队列时，会启动一个feeder线程，该线程将对象从缓冲区传输到管道中。来自标准库的queue模块的常见queue.Empty和queue.Full异常被引发以发出超时信号。multiprocessing.Queue实现了Queue.Queue的所有方法，除了task_done()和join() -
qsize()返回队列的大致大小。由于多线程/多进程的语义，这是不可靠的。 请注意，这可能会在Unix平台（如Mac OS X）上触发NotImplementedError，因为其未实现sem_getvalue()。 -
empty()如果队列为空，则返回True，否则返回False。由于多线程/多处理语义的原因，这是不可靠的。 -
full()如果队列已满，则返回True，否则返回False。由于多线程/多处理语义的原因，这是不可靠的。 -
put(obj[, block[, timeout]])将obj放入队列。如果可选参数block为True（默认值），并且timeout为None(默认值)，则必要时阻塞，直到有可用空闲slot。如果timeout是一个正数，最多会阻塞timeout指定秒数，并抛出queue.Full异常，如果在该时间内没有可用slot的话。如果block为False，如果有可用空闲slot，则将项目放入队列中，否则抛出queue.Full异常（在这种情况下会忽略timeout）。 -
put_nowait(obj)等价于put(obj, False) -
get([block[, timeout]])从队列中删除并返回被删除项目。如果参数block为True（默认值），并且timeout为None(默认值)，则获取不到项目时阻塞，直到有可获取项。如果timeout是一个正数，最多会阻塞timeout指定秒数，并抛出queue.Empty异常，如果在超时时间内没有可用项目的话。如果block为False，如果有可获取项，则立即返回项目，否则抛出queue.Empty异常（在这种情况下会忽略timeout）。 -
get_nowait()等价于get(False) - ..略，更多参考请查阅官方文档
...略，更多参考请查阅官方文档
杂项
-
multiprocessing.active_children()返回当前进程的所有活动子进程的列表。调用该方法的副作用是“阻塞”任何已经完成的进程（原文：Calling this has the side effect of “joining” any processes which have already finished。） -
multiprocessing.cpu_count()返回系统的CPU数量。该数量并不等于当前进程可以使用的CPU数量。可用cpu的数量可以通过len(os.sched_getaffinity(0))获取，不过可能会抛NotImplementedError异常。 -
multiprocessing.``current_process() 返回当前进程对应的multiprocessing.Process对下。类似threading.current_thread() -
multiprocessing.get_all_start_methods()返回支持的启动方法的列表，其中第一个是默认方法。可能的启动方法有'fork','spawn'和'forkserver'。在Windows上，仅'spawn'可用。在Unix上，始终支持'fork'和'spawn'，默认值为“'fork'。 3.4版新增 -
multiprocessing.get_start_method(allow_none=False)返回用于启动进程的启动方法的名称。如果尚未设置启动方法，且allow_none为False，则返回默认方法名词，如果尚未设置启动方法，并且allow_none为True，则返回None。返回值可以是'fork','spawn','forkserver'或None.'fork'为Unix上的默认值，而'spawn'则是Windows上的默认值。 3.4版新增。 -
multiprocessing.``set_start_method(method) 设置应用于启动子进程的方法。method可以是'fork','spawn'或'forkserver'。请注意，最多只能调用一次，并且应该在主模块的if__name__=='__main__'子句中使用。 3.4版新增。 - ..略，更多参考请查阅官方文档
..略，更多参考请查阅官方文档
Process工具
可以创建一个进程池，用于执行使用multiprocessing.pool.Pool类提交给它的任务。
Pool类
- class
multiprocessing.pool.Pool([processes[, initializer[, initargs[, maxtasksperchild[, context]]]]])一个进程池对象，用于控制可以向其提交作业的工作进程池。它支持带有超时和回调的异步结果，并具有并行map实现。processes是要使用的工作进程的数量。如果processes为None，则默认使用os.cpu_count()返回的数字。initializer如果值不为None，那么每个工作进程在启动时都会调用initializer(*initargs)。maxtasksperchild是工作进程在退出并替换为新的工作进程之前可以完成的任务数，以便释放未使用的资源。默认的maxtasksperchild为None，这意味着工作进程存活时间将与进程池一样长。context用于指定用于启动工作进程的上下文。通常，进程池是使用上下文对象的函数multiprocessing.Pool()或Pool()方法创建的。在这两种情况下，上下文都设置得适当。
请注意，池对象的方法只能由创建池的进程调用。 3.2版新增：
maxtasksperchild3.4版新增：context注意： 池中的工作进程通常在工作队列的整个持续时间内保持存活。在其他系统（如Apache、mod_wsgi等）中发现的一种释放工作进程所持有资源的常见模式是，允许池中的工作进程在退出、清理和生成新进程以取代旧进程之前只完成一定数量的工作。池的maxtasksperchild参数向最终用户暴露了这一能力。apply(func[, args[, kwds]])使用参数args和关键字参数kwds调用func。它会阻塞，直到可获取结果为止。考虑到阻塞问题，apply_async()更适合并行执行工作。此外，func只在池的一个工作进程中执行。apply_async(func[, args[, kwds[, callback[, error_callback]]]])apply()方法的变体，返回结果对象。 如果指定了callback，那么它应该是一个接受单个参数的可调用函数。当可获取结果时，将对其应用callback，除非调用失败，在这种情况下，将对其应用error_callback。 如果指定了error_callback，那么它应该是一个接受单个参数的可调用函数。如果目标函数失败，则会使用异常实例调用error_callback。 回调应该立即完成，否则处理结果的线程将被阻塞。map(func, iterable[, chunksize])内置函数map()的并行等价物（不过它只支持一个iterable参数）。它会阻塞，直到可获取结果。 该方法将iterable分割为多个块，并将这些块作为单独的任务提交给进程池。可以通过将chunksize设置为正整数来指定这些块的（近似）大小。map_async(func, iterable[, chunksize[, callback[, error_callback]]])map()方法的一个变体，它返回一个结果对象。 如果指定了callback，那么它应该是一个接受单个参数的可调用函数。当可获取结果时，将对其应用callback，除非调用失败，在这种情况下，将应用error_callback。 如果指定了error_callback，那么它应该是一个接受单个参数的可调用函数。如果目标函数失败，则会使用异常实例调用error_callback。 回调应该立即完成，否则处理结果的线程将被阻塞。imap(func, iterable[, chunksize])map()的一个更惰性版本。chunksize参数与map()方法使用的参数相同。对于非常长的迭代，使用较大的chunksize值可以使作业比使用默认值1更快地完成。 此外，如果chunksize为1，则imap()方法返回的迭代器的next()方法有一个可选的timeout参数：如果无法在timeout秒内返回结果，next(timeout)将引发multiprocessing.TimeoutErrorimap_unordered(func, iterable[, chunksize])与imap()相同，只是返回迭代器的结果的顺序是任意的。（只有当只有一个工作进程时，才能保证顺序“正确”）starmap(func, iterable[, chunksize])类似于map()，只是iterable的元素被当做参数，不拆解。 因此，[(1,2), (3,4)]的迭代结果是[func(1,2)，func(3,4)]。 3.3版新增。starmap_async(func, iterable[, chunksize[, callback[, error_back]]])starma()和map_async()的组合，对可迭代项中的可迭代项进行迭代，并在未拆解可迭代项的情况下调用func。返回一个结果对象。 3.3版新增。close()阻止将更多任务提交到进程池中。完成所有任务后，工作进程将退出。terminate()在未完成未完成的工作的情况下立即停止工作进程。当进程池对象被垃圾回收时，将立即调用terminate()。join()等待工作进程退出。在使用join()之前，必须调用close()或terminate()。 3.3版新增：进程池对象现在支持上下文管理协议——请参阅上下文管理器类型__enter__()返回池对象，__exit_()调用terminate()
AsyncResult类
- class
multiprocessing.pool.AsyncResultPool.apply_async()和Pool.map_async()返回的结果类。
get([timeout])
当结果已准备好时返回结果。如果timeout不是None，并且没有在timeout秒内获取到结果，则会引发multiprocessing.TimeoutError。如果远程调用引发了异常，则该异常将由get()重新抛出。
wait([timeout])
等待，直到结果可获取，或者直到超过timeout秒。
ready()
返回调用是否完成
successful()
返回调用是否已完成，不引发异常。如果结果还未准备好，将引发AssertionError。
进程池使用示例
from multiprocessing import Pool
import time
def f(x):
return x*x
if __name__ == '__main__':
with Pool(processes=4) as pool: # start 4 worker processes
result = pool.apply_async(f, (10,)) # evaluate "f(10)" asynchronously in a single process
print(result.get(timeout=1)) # prints "100" unless your computer is *very* slow
print(pool.map(f, range(10))) # prints "[0, 1, 4,..., 81]"
it = pool.imap(f, range(10))
print(next(it)) # prints "0"
print(next(it)) # prints "1"
print(it.next(timeout=1)) # prints "4" unless your computer is *very* slow
result = pool.apply_async(time.sleep, (10,))
print(result.get(timeout=1)) # raises multiprocessing.TimeoutError...略