进程池是python中用于并行执行任务的工具，核心是multiprocessing.pool类。它能自动管理进程数量、任务分配和结果回收，适合cpu密集型任务。使用流程：1.导入pool模块；2.定义要执行的函数；3.创建进程池并用map或apply_async提交任务。注意事项包括：1.进程数建议设为cpu核心数；2.map适用于统一任务，apply_async更灵活；3.map返回列表，apply_async需调用get()获取结果；4可用value或Array共享状态，复杂需求用manager()。不适用场景包括：任务短小、依赖性强或内存占用高。合理使用可显著提升性能，但需根据实际调整策略。
在 python 的多进程编程中，multiprocessing 模块的进程池（Pool）是一个非常实用的工具，尤其适合处理需要并行执行多个任务的场景。它能自动管理进程数量、任务分配和结果回收，非常适合 CPU 密集型任务。
什么是进程池？
进程池的核心是 multiprocessing.Pool 类。你可以把它理解成一个“工人小组”，你把任务交给这个小组，他们自动安排谁去做哪个任务，不需要你自己一个个创建和管理进程。
举个简单的例子：假设你要处理 100 个数据文件，每个文件处理耗时较长，这时候用进程池就能同时启动多个进程来并行处理这些文件，而不是一个一个串行等下去。
怎么使用进程池？
基本使用流程如下：
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导入模块
from multiprocessing import Pool
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定义要并行执行的函数
def process_file(filename): # 处理文件逻辑 return result
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创建进程池，并使用 map 或 apply_async 提交任务
这样就可以并发地处理所有文件了。
注意：windows 上运行一定要加上 if __name__ == ‘__main__’: 这个判断，否则会报错。
常见问题和注意事项
1. 进程数设置多少合适？
- 一般建议设置为 CPU 核心数，可以通过 os.cpu_count() 获取。
- 如果进程数太多，反而会因为频繁切换上下文而降低效率。
- 如果任务涉及 IO 等待（比如网络请求），可以适当增加进程数。
2. 使用 map 和 apply_async 的区别
- map(func, iterable) 更简单，适用于所有任务都一样、参数是单个值的情况。
- apply_async(func, args=()) 更灵活，适合传多个参数或异步回调。
示例：
def add(a, b): return a + b with Pool(4) as pool: res = pool.apply_async(add, (2, 3)) print(res.get()) # 输出 5
3. 返回结果的方式
- map 会直接返回一个列表，顺序和输入一致。
- apply_async 需要用 .get() 方法获取结果，也可以加回调函数 .apply_async(…, callback=handle_result)。
4. 共享状态怎么办？
如果你希望多个进程共享某些变量，需要注意：
- 默认情况下，进程之间不共享内存。
- 可以使用 multiprocessing.Value 或 multiprocessing.Array 来实现共享内存。
- 更复杂的需求可以用 Manager() 创建一个服务器进程来管理共享对象。
什么时候不该用进程池？
虽然进程池很好用，但也不是万能的：
- 如果任务本身很快完成（比如几毫秒），使用进程池反而增加了进程创建销毁的开销。
- 如果任务之间依赖性很强，或者需要频繁通信，可能更适合用线程或其他方式。
- 如果你的程序已经用了大量的内存，再开多个进程可能会导致内存不足。
基本上就这些。合理使用进程池能显著提升性能，尤其是处理计算密集型任务的时候。不过要注意别一股脑全用上，还是要根据实际场景调整。
