八周二次课（12月12日）
14.6 多进程Manager
14.7 进程池
Manager
Manager对象类似于服务器与客户之间的通信 (server-client)，与我们在Internet上的活动很类似。我们用一个进程作为服务器，建立Manager来真正存放资源。其它的进程可以通过参数传递或者根据地址来访问Manager，建立连接后，操作服务器上的资源。在防火墙允许的情况下，我们完全可以将Manager运用于多计算机，从而模仿了一个真实的网络情境。下面的例子中，我们对Manager的使用类似于shared memory，但可以共享更丰富的对象类型。
import multiprocessing
def f(x, arr, l):
x.value = 3.14
arr[0] = 5
l.append('Hello')
server = multiprocessing.Manager()
x = server.Value('d', 0.0)
arr = server.Array('i', range(10))
l = server.list()
proc = multiprocessing.Process(target=f, args=(x, arr, l))
proc.start()
proc.join()
print(x.value)
print(arr)
print(l)
Manager利用list()方法提供了表的共享方式。实际上你可以利用dict()来共享词典，Lock()来共享threading.Lock(注意，我们共享的是threading.Lock，而不是进程的mutiprocessing.Lock。后者本身已经实现了进程共享)等。 这样Manager就允许我们共享更多样的对象
进程池 (Process Pool)可以创建多个进程。
比如下面的程序:
import multiprocessing as mul
def f(x):
return x**2
pool = mul.Pool(5)
rel = pool.map(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
print(rel)
我们创建了一个容许5个进程的进程池 (Process Pool) 。Pool运行的每个进程都执行f()函数。我们利用map()方法，将f()函数作用到表的每个元素上。这与built-in的map()函数类似，只是这里用5个进程并行处理。如果进程运行结束后，还有需要处理的元素，那么的进程会被用于重新运行f()函数。除了map()方法外，Pool还有下面的常用方法。
apply_async(func,args) 从进程池中取出一个进程执行func，args为func的参数。它将返回一个AsyncResult的对象，你可以对该对象调用get()方法以获得结果。
close() 进程池不再创建新的进程
join() wait进程池中的全部进程。必须对Pool先调用close()方法才能join。