第一章：python
第16节：多进程编程
多进行变量的两种写法
1，函数apply_async
具体写法如下：
from multiprocessing import Pool #首先要导入模块，进程池的模块导入方式可以这样编写
import time #时间用于检测运行程序的运行状态
import os
def exonerate(name): #这个函数时程序运行内容，主要是多进程编程所要运行的程序，需要写在函数内
····print '%s process start at %s'%(name, time.ctime()) #检测程序运行的起始时间
····os.system('exonerate --model protein2genome --showvulgar no --showalignment no --showquerygff no --showtargetgff yes --cores 4 --percent 70 --ryo "AveragePercentIdentity: %%pi\\n" ../ref/all.faa %s > ../raw_gff/%s.raw.gff'%(name, name)) #运行程序本体
····print '%s process end at %s'%(name, time.ctime()) #检测程序运行的终止时间
p=Pool(3) #进程池的实例，3表示可同时运行3个子进程，而要等待这3个进程中的某个进程结束之后再添加新的进程，但总之要保证最多有3个子进程在运行，其他进行需要排队。
for every in contig_list:
····p.apply_async(exonerate, args=(every,)) #apply_async是进程池的标准函数，括号当中，exonerate表示运行程序的函数名称，而args=()内写入的是函数的传参值，如果程序运行函数只需要一个实参，写法为args=(实参,)，只写一个字符串，并加上一个逗号，如果有多个实参则写法为args=(实参1,实参2，实参3 ……)
print 'Waiting for all subprocess done ...'
p.close()
p.join() #一定要加入.close()和.join() 这个写法来控制进行
print 'All subprocess done !!!'
#注意：如果运行结果只输出了’Waiting for all subprocess done …’和’%s process start at %s’两个语句，而没有输出’%s process end at %s’，则说明程序（上列os.system当中的内容）本身编写有错误，只是在函数当中进程池内，没有输出子进程的报错信息而已。
2，简化写法，函数map
具体写法如下：
def get_html(num): #这个运行的程序的函数只有一个形参，为传入的int形数字
pool=Pool(processes=10) #processes=10意义和上面的例子相同，表示同时运行10个子进程
pool.map(get_html, range(len(each_path)) ) #map()函数运行需要两个参数，第一个参数是程序运行的函数名称，第二个参数是一个列表，注意，第二个参数是一个列表，与上面apply_async函数的不同之处在于，apply_async传参是单个值。
pool.close()
pool.join() #这两个与上面相同
3，总结
总结：如果进程池程序运行函数需要传入一个实参，建议用map()方法，pool.map(*func*, *list*)；如果，进程池程序运行函数需要传入多个实参，建议用apply_async方法；并且多个实参的相互关系可以写成一个字典，通过keys的列表建立一种循环机制，然后在apply_async 函数中传入多个实参