1. 使用map方法

1. import multiprocessing  
2. import time  
3.   
4. def f(x):  
5.     time.sleep(2)  
6.     print x  
7.   
8. if __name__ == '__main__':   
9.   pool = multiprocessing.Pool(processes=5)   
10.   pool.map(f, xrange(10))  

•  併發5個程序
• map方法會依次將引數二陣列每個元素傳入引數1方法中
• 如果將map()替換為map_async()，則方法不會阻塞，而是直接執行main程序後面的程式碼，所以要配合pool.close()和pool.join()一起使用。close()方法是使pool不再接受新任務；join()方法是阻塞main程序等待子程序執行完成才可以執行後面code

2. 使用apply方法

1. import multiprocessing  
2. import time  
3.    
4. def func(msg):  
5.     print msg  
6.     time.sleep(1
   )  
7.    
8. if __name__ == "__main__":  
9.     print 'start main-process'  
10.     pool = multiprocessing.Pool(processes=4)  
11.     for i in xrange(10):  
12.         msg = "hello %d" %(i)  
13.         pool.apply_async(func, (msg, ))  
14.     pool.close()  
15.     pool.join()  
16.     print "Sub-process(es) done."  
17.     print 'Main-process done.'  

•  apply_async和apply方法區別是前者不會阻塞main程序，需要用pool.close()和join()方法阻塞等待子程序執行。
• apply與map方法相比，它只是呼叫方法和引數，而map方法會將陣列引數迭代傳給被呼叫方法
• pool.apply_async(func, (msg, )) 這行msg後面的逗號是不能省略的，否則不會執行func方法

--end