简介
Pool 模块来自于 multiprocessing 模块。
multiprocessing模块是跨平台版本的多进程模块，像线程一样管理进程，与 threading 很相似，对多核CPU的利用率会比 threading 好的多。Pool类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，就会创建一个新的进程来执行请求。如果池满，请求就会告知先等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程来执行这些请求。
函数
apply()
函数原型：apply(func[, args=()[, kwds={}]])
该函数用于传递不定参数，同python中的apply函数一致，主进程会被阻塞直到函数执行结束（不建议使用，并且3.x以后不在出现）。
apply_async
函数原型：apply_async(func[, args=()[, kwds={}[, callback=None]]])
与apply用法一致，但它是非阻塞的且支持结果返回后进行回调。
map()
函数原型：map(func, iterable[, chunksize=None])
Pool类中的map方法，与内置的map函数用法行为基本一致，它会使进程阻塞直到结果返回。
map_async()
函数原型：map_async(func, iterable[, chunksize[, callback]])
与map用法一致，但是它是非阻塞的。其有关事项见apply_async。
阻塞与非阻塞的讲解见下面备注。
close()
关闭进程池（pool），使其不在接受新的任务。
terminal()
结束工作进程，不在处理未处理的任务。
join()
主进程阻塞等待子进程的退出， join方法要在close或terminate之后使用。
示例
比如我想同时让服务器执行多条 hive 命令，可编程如下：
from multiprocessing import Pool
import subprocess
# 定义所有并行语句都回调用的函数
def run_sh(sh):
'''
执行一行shell命令
'''
(statusLoad, outputLoad) = subprocess.getstatusoutput(sh)
return (statusLoad, outputLoad)
# 将需要执行的多条语句放入到一个list中
sh_list = []
sh_list.append('hive -e "select * from A" > A_result')
sh_list.append('hive -e "select * from B" > B_result')
sh_list.append('hive -e "select * from C" > C_result')
# 开始并行
pool = Pool(len(sh_list))
pool.map(run_sh, sh_list) # 表示将 sh_list 每个元素作为参数递给 run_sh
pool.close() # 将进程池关闭，不再接受新的进程
pool.join() # 主进程阻塞，只有池中所有进程都完毕了才会通过
# 开始处理结果文件，此时三个 *_result 文件肯定是存在并且已经写入完毕的
备注
阻塞与非阻塞的区别
map() 会使进程阻塞，即通过 map() 开启的多进程都结束之后，这个函数才会有返回结果，否则主进程会一直等待，不会往下进行 。
map_async() 为非阻塞，即通过 map_async() 开启多进程之后，立刻会返回结果，主进程会继续往下执行。
注意：
如果后面调用了 join() 函数，则不管之前用的是 map 还是 map_async，主进程都会等待，直到进程池中所有进程执行完毕，才会继续往下执行。
starmap 函数
Pool 类中，python 3.X 还引入了 starmap 函数，与 map 的区别在于， starmap 支持将多个参数放入到队列中，不同参数按照顺序以元组形式存放，举例如下：
from multiprocessing import Pool
def func(a, b):
print(a + b)
if __name__=="__main__":
args = [(1,2),(3,4),(5,6)]
pool = Pool(3)
pool.starmap(func, args)
输出
3
7
11