在Python中，我们创建多进程的目的是为了并发执行，如果电脑有多核CPU，通常有几个核就可以开几个进程，进程开启过多，执行效率反而会下降，因为开启进程是需要占用系统资源的，而且系统不可能无限的创建进程，它本身会受到电脑CPU和内存的约束。显然，如果并发执行的任务要远大于CPU核数，这时我们就需要创建一个处理进程的池子来控制进程数目，提高执行的效率，节省内存空间。
1、进程池
进程池顾名思义就是一个装进程的池子，可以提供指定数量的进程给用户使用，即当有新的请求提交到进程池中时，如果进程池未满，则会创建一个新的进程用来执行该请求。相反，如果池中的进程数已经达到规定最大值，那么该请求就会在进程池门口等待，直到进程池中有进程空闲下来，该请求就能进入进程池得到执行。
Python中，通过multiprocessing模块中的Pool类来创建功能强大的进程池，例如：
动手练一练：
import multiprocessing
import time
def worker(n):
"""该函数将在子进程中执行"""
print("第", n, "个进程开始执行时间：", time.ctime())
time.sleep(2)
print("第", n, "个进程结束执行时间：", time.ctime())
def main():
# 创建进程池，其中processes参数指定了池中的进程数量
pool = multiprocessing.Pool(processes=3)
for i in range(4):
#向进程池中添加要执行的任务
pool.apply_async(worker, args=(i,))
#先关闭进程池，不能再有新任务被加入到进程池中
pool.close()
#等待所有子进程结束
pool.join()
if __name__=="__main__":
main()
执行以上代码，输出结果为：
第 1 个进程开始执行时间： Wed May 8 19:26:34 2024
第 1 个进程结束执行时间： Wed May 8 19:26:36 2024
第 2 个进程开始执行时间： Wed May 8 19:26:34 2024
第 2 个进程结束执行时间： Wed May 8 19:26:36 2024
第 0 个进程开始执行时间： Wed May 8 19:26:34 2024
第 0 个进程结束执行时间： Wed May 8 19:26:36 2024
第 3 个进程开始执行时间： Wed May 8 19:26:36 2024
第 3 个进程结束执行时间： Wed May 8 19:26:38 2024
上面的例子中，我们创建了一个进程池，其中processes参数指定了池中的进程数量为3个。然后，我们使用pool.apply_async()方法将4个任务提交到进程池中进行处理。从运行的结果可以看出，前面3个任务是同时进行的，第4个任务只能等待前面3个任务完成后才能执行。因为进程池中的进程数已经达到规定的3个数量，那么第4个任务就会在进程池门口等待，直到进程池中有进程结束，第4个任务才能进入进程池得到执行。
为了使代码更加简洁和高效，还可以使用Pool的map函数，例如：
动手练一练：
import multiprocessing
import time
def worker(n):
"""该函数将在子进程中执行"""
print("第", n, "个进程开始执行时间：", time.ctime())
time.sleep(2)
print("第", n, "个进程结束执行时间：", time.ctime())
def main():
# 创建进程池，其中processes参数指定了池中的进程数量
pool = multiprocessing.Pool(processes=3)
# 启动进程池中的进程
pool.map(worker, range(4))
#先关闭进程池，不能再有新任务被加入到进程池中
pool.close()
#等待所有子进程结束
pool.join()
if __name__=="__main__":
main()
执行以上代码，输出结果为：
第 1 个进程开始执行时间： Wed May 8 19:53:14 2024
第 1 个进程结束执行时间： Wed May 8 19:53:16 2024
第 2 个进程开始执行时间： Wed May 8 19:53:14 2024
第 2 个进程结束执行时间： Wed May 8 19:53:16 2024
第 0 个进程开始执行时间： Wed May 8 19:53:14 2024
第 0 个进程结束执行时间： Wed May 8 19:53:16 2024
第 3 个进程开始执行时间： Wed May 8 19:53:16 2024
第 3 个进程结束执行时间： Wed May 8 19:53:18 2024
上面的例子中，我们创建了一个进程池，其中processes参数指定了池中的进程数量为3个，然后通过调用map方法来启动进程池中的进程。map()函数会自动将range(4)序列中的每个元素当作参数分别传入到worker()函数中，然后将worker()函数执行的任务分别传递给进程池中的进程。最后，调用close方法关闭进程池，并调用join方法等待所有进程结束。
2、线程池
多线程实现线程池的方法和多进程实现进程池的方法类似，multiprocessing模块中的multiprocessing.dummy模块提供了Pool类，它同样会预先创建指定数量的线程给用户使用，即当有新的任务提交到线程池中时，如果线程池未满，则会创建一个新的线程用来执行该任务。相反，如果池中的线程数已经达到规定最大值，那么该任务就会在线程池门口等待，直到线程池中有线程空闲下来，该任务就能进入线程池得到执行。这种方式可以固定线程的数量，并且可以避免并发任务的过载，提高程序的效率。线程池的实现过程同样可以使用map()函数。例如:
动手练一练：
import multiprocessing.dummy
import time
def worker(n):
"""该函数将在子线程中执行"""
print("第", n, "个线程开始执行时间：", time.ctime())
time.sleep(2)
print("第", n, "个线程结束执行时间：", time.ctime())
def main():
# 虽然参数叫process，但是创建的是线程
pool = multiprocessing.dummy.Pool(processes=3)
# 启动线程池中的线程
pool.map(worker, range(4))
#先关闭线程池，不能再有新任务被加入到线程池中
pool.close()
#等待所有子线程结束
pool.join()
if __name__=="__main__":
main()
执行以上代码，输出结果为：
第 0 个线程开始执行时间： Wed May 8 20:41:10 2024
第 1 个线程开始执行时间： Wed May 8 20:41:10 2024
第 2 个线程开始执行时间： Wed May 8 20:41:10 2024
第 0 个线程结束执行时间： Wed May 8 20:41:12 2024
第 3 个线程开始执行时间： Wed May 8 20:41:12 2024
第 2 个线程结束执行时间： Wed May 8 20:41:12 2024
第 1 个线程结束执行时间： Wed May 8 20:41:12 2024
第 3 个线程结束执行时间： Wed May 8 20:41:14 2024
在Python中，多线程和多进程是实现并发编程的两种常见方式。然而，直接使用线程或进程可能会导致资源利用率低或者线程/进程数量过载导致系统崩溃。为了解决这些问题，Python提供了线程池和进程池的功能，可以明显提高程序的效率，特别是对于那些需要大量计算或者需要处理大型数据集的程序，它可以控制程序中的任务在多个进程中并行地执行，从而提高整个程序的执行效率。除此之外，Pool类还可以用于网络中执行任务、爬虫、并发请求等方面。
3、多进程在网络爬虫中的运用
在Python爬虫中，一般用多进程进行爬取数据，因为多线程并不能提高CPU的使用率，而且多线程其实是交替执行，多进程才是并发执行。多进程是一种并发编程技术，它可以让程序同时运行多个进程，有效提高爬取速度，因为多个进程可以同时从不同的网页上下载数据，即使有子进程崩溃了，主进程和其他进程依然可以继续爬取数据，以下是使用Python的多进程模块来实现爬取网页内容的示例代码：
动手练一练：
import requests
import multiprocessing
def worker(url):
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
return response.text
else:
return None
def main():
urls = ['http://网址.com/page1', 'http://网址.com/page2', 'http://网址.com/page3']
# 创建3个进程
with multiprocessing.Pool(processes=3) as pool:
results = pool.map(worker, urls)
# 并发爬取网页
for result in results:
print(result)
if __name__ == '__main__':
main()
上面的例子中，我们把“网址”内容替换成要爬取的网址，就可以使用multiprocessing模块来创建多个进程爬取网页数据，每个进程负责爬取一组URL中的一个网页。以爬取某电商网站的商品信息为例，我们可以创建多个进程，每个进程负责爬取一部分商品的信息。这样，我们就可以在同一时间内爬取更多的商品信息，大大提高了爬虫的效率。但是，在实际爬取的过程中，很多网址可能会有限制，这就需要深入了解目标网站的反爬取策略，才能让爬虫顺利工作。