#coding: utf-8import multiprocessingimport timeimport osdef func(msg):    print("msg: ", os.getpid())    time.sleep(3)    print ("end")if __name__ == "__main__":    pool = multiprocessing.Pool(processes = 3)    for i in xrange(4):        msg = ("hello %d" %(i))        pool.apply_async(func, (msg, ))   #维持执行的进程总数为processes，当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去    print "Mark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~"    pool.close()    pool.join()   #调用join之前，先调用close函数，否则会出错。执行完close后不会有新的进程加入到pool,join函数等待所有子进程结束    print ("Sub-process(es) done.")

apply_async(func[, args[, kwds[, callback]]]) 它是非阻塞，apply(func[, args[, kwds]])是阻塞的（理解区别，看例1例2结果区别）

close() 关闭pool，使其不在接受新的任务。

terminate() 结束工作进程，不在处理未完成的任务。

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。

执行说明：创建一个进程池pool，并设定进程的数量为3，xrange(4)会相继产生四个对象[0, 1, 2, 4]，四个对象被提交到pool中，因pool指定进程数为3，所以0、1、2会直接送到进程中执行，当其中一个执行完事后才空出一个进程处理对象3，所以会出现输出“msg: hello 3”出现在"end"后。因为为非阻塞，主函数会自己执行自个的，不搭理进程的执行，所以运行完for循环后直接输出“mMsg: hark~ Mark~ Mark~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~”，主程序在pool.join（）处等待各个进程的结束。

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创建函数并将其作为单个进程

import multiprocessing as MPimport osimport timedef worker(interval):    n = 5    while n > 0:        print("The time is {0}".format(time.ctime()))        time.sleep(interval)        n -= 1if __name__ == "__main__":    p = MP.Process(target = worker, args = (3,))    p.start()  #  make it run    print ("p.pid:", os.getpid())