python3 pool

Python3在处理大量数据时，常常需要用到多进程或者多线程来提高效率。然而，由于Python的全局解释器锁，多线程并不能真正地提高效率。这时，多进程就成了一种有效的方案。

Python3提供了multiprocessing模块来支持多进程编程。使用该模块可以很方便地创建多个子进程来处理任务。但是，如果任务过多，子进程的创建和销毁就会频繁地进行，会带来很大的开销。所以，我们需要使用进程池。

from multiprocessing import Pool
import time

def task(num):
    print("开始执行任务，当前任务编号为：", num)
    time.sleep(1)
    print("任务执行完成，当前任务编号为：", num)

if __name__ == "__main__":
    pool = Pool(processes=2)
    for i in range(5):
        pool.apply_async(task, args=(i,))
    pool.close()
    pool.join()

上述代码中，我们通过创建进程池并指定进程数为2来执行5个任务。apply_async()方法将任务分配给进程池中的子进程异步执行。使用close()和join()方法使得进程池能够正常退出。

进程池的应用可以提高Python的执行效率，减少开销，并能够合理地分配各个子进程的任务。值得注意的是，进程池中的任务应该尽量短小精悍，以免影响进程池的整体性能。