python-multiprocessing-Pool进程池—-多进程

import multiprocessing
import time
def copy_file():
    print('正在拷贝文件',multiprocessing.current_process())
    time.sleep(1)


if __name__ == '__main__':
    s_time=time.time()
    pool=multiprocessing.Pool(3)
    for x in range(10):
        # pool.apply(copy_file) # 同步运行状态，比如上面进程池里有3个进程，一个进程运行完毕后在轮到下一个进程运行，1v1
        pool.apply_async(copy_file) # 异步的方式运行，3个一起运行，但是需要有两个参数，一个是关闭池子，还要一个是进程阻塞
    pool.close() # 也就是这两玩意
    pool.join() # 也就是这两玩意
    print('总共用时',time.time()-s_time)
    # 通过多进程可以明显的对比出来，就比如这个拷贝文件的例子来说，时间缩短了一半多，牛皮！！

通过上面的模拟拷贝文件测试可以很明显的发现多进程的优势，大大的缩减了程序运行的时间。