1、新建单一进程
如果我们新建少量进程，可以如下：
importmultiprocessing
import time
deffunc(msg):
for i in xrange(3):
print msg
time.sleep(1)
if __name__ =="__main__":
p =multiprocessing.Process(target=func, args=("hello", ))
p.start()
p.join()
print "Sub-process done."
2、使用进程池
是的，你没有看错，不是线程池。它可以让你跑满多核CPU，而且使用方法非常简单。
注意要用apply_async，如果落下async，就变成阻塞版本了。
processes=4是最多并发进程数量。
importmultiprocessing
import time
deffunc(msg):
for i in xrange(3):
print msg
time.sleep(1)
if __name__ =="__main__":
pool =multiprocessing.Pool(processes=4)
for i in xrange(10):
msg = "hello %d"%(i)
pool.apply_async(func, (msg,))
pool.close()
pool.join()
print "Sub-process(es)done."
3、使用Pool，并需要关注结果
更多的时候，我们不仅需要多进程执行，还需要关注每个进程的执行结果，如下：
importmultiprocessing
import time
deffunc(msg):
for i in xrange(3):
print msg
time.sleep(1)
return "done " + msg
if __name__ =="__main__":
pool =multiprocessing.Pool(processes=4)
result = []
for i in xrange(10):
msg = "hello %d"%(i)
result.append(pool.apply_async(func, (msg, )))
pool.close()
pool.join()
for res in result:
print res.get()
print "Sub-process(es)done."