多进程、进程池

1. 多进程Manager
   数据共享的方式只有两种结构Value和Array。Python中提供了强大的Manage专门用来做数据共享的，其支持的类型非常多，包括，Value， Array，list，dict， Queue, Lock等。
   

   from multiprocessing import Process, Manager
   def func(dt, lt):
       for i in range(10):
           key = 'arg' + str(i)
           dt[key] = i * i
   
       lt += range(11, 16)
   if __name__ == "__main__":
       manager = Manager()
       dt = manager.dict()
       lt = manager.list()
   
       p = Process(target=func, args=(dt, lt))
       p.start()
       p.join()
       print(dt)
       print(lt)

   
   
2. 进程池
   Pool可以提供指定数量的进程，供用户调用，当有新的请求提交到pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到规定最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程。
   进程池
   阻塞和非阻塞的区别：
   Pool.apply_async 非阻塞，定义的进程池进程最大数可以同时执行。
   Pool.apply 一个进程结束，释放回进程池，下一个进程才可以开始。
   

   import multiprocessing
   import time
   def fun(msg):
       print("############start######{0}".format(msg))
       time.sleep(3)
       print("########end########{0}".format(msg))
   
   if __name__=="__main__":
       pool = multiprocessing.Pool(processes=3)
       for i in xrange(1,6):
           msg = "hell{0}".format(i)
           pool.apply_async(fun,(msg,))
       print("#########start main########")
       pool.close()
       pool.join()
       #调用join之前，先调用close函数，否则会出错。执行完close后不会有新的进程加入到pool,join函数等待所有子进程结束
       print("#########end main##############")