一个进程池对象可以控制工作进程池的哪些工作可以被提交，它支持超时和回调的异步结果，有一个类似map的实现。

processes ：使用的工作进程的数量，如果processes是None那么使用 os.cpu_count()返回的数量。

initializer： 如果initializer是None，那么每一个工作进程在开始的时候会调用initializer(*initargs)。

maxtasksperchild：工作进程退出之前可以完成的任务数，完成后用一个心的工作进程来替代原进程，来让闲置的资源被释放。maxtasksperchild默认是None，意味着只要Pool存在工作进程就会一直存活。

context: 用在制定工作进程启动时的上下文，一般使用 multiprocessing.Pool() 或者一个context对象的Pool()方法来创建一个池，两种方法都适当的设置了context

注意：Pool对象的方法只可以被创建pool的进程所调用。

New in version 3.2: maxtasksperchild

New in version 3.4: context

进程池的方法

apply(func[, args[, kwds]]) ：使用arg和kwds参数调用func函数，结果返回前会一直阻塞，由于这个原因，apply_async()更适合并发执行，另外，func函数仅被pool中的一个进程运行。

apply_async(func[, args[, kwds[, callback[, error_callback]]]]) ： apply()方法的一个变体，会返回一个结果对象。如果callback被指定，那么callback可以接收一个参数然后被调用，当结果准备好回调时会调用callback，调用失败时，则用error_callback替换callback。 Callbacks应被立即完成，否则处理结果的线程会被阻塞。

close() ： 阻止更多的任务提交到pool，待任务完成后，工作进程会退出。

terminate() ： 不管任务是否完成，立即停止工作进程。在对pool对象进程垃圾回收的时候，会立即调用terminate()。

join() : wait工作线程的退出，在调用join()前，必须调用close() or terminate()。这样是因为被终止的进程需要被父进程调用wait（join等价与wait），否则进程会成为僵尸进程。

map(func, iterable[, chunksize])¶

map_async(func, iterable[, chunksize[, callback[, error_callback]]])¶

imap(func, iterable[, chunksize])¶

imap_unordered(func, iterable[, chunksize])

starmap(func, iterable[, chunksize])¶

starmap_async(func, iterable[, chunksize[, callback[, error_back]]])

python 协程

线程和进程的操作是由程序触发系统接口，最后的执行者是系统；协程的操作则是程序员。

协程存在的意义：对于多线程应用，CPU通过切片的方式来切换线程间的执行，线程切换时需要耗时（保存状态，下次继续）。协程，则只使用一个线程，在一个线程中规定某个代码块执行顺序。

协程的适用场景：当程序中存在大量不需要CPU的操作时（IO），适用于协程；

event loop是协程执行的控制点， 如果你希望执行协程， 就需要用到它们。

event loop提供了如下的特性：

注册、执行、取消延时调用(异步函数)

创建用于通信的client和server协议(工具)

创建和别的程序通信的子进程和协议(工具)

把函数调用送入线程池中

协程示例：

最后三行是重点。

asyncio.get_event_loop()  : asyncio启动默认的event loop 

run_until_complete()  :  这个函数是阻塞执行的，知道所有的异步函数执行完成，

close()  :  关闭event loop。

1、greenlet