在利用Python進行系統管理的時候，特別是同時操作多個檔案目錄，或者遠端控制多臺主機，並行操作可以節約
大量的時間。當被操作物件數目不大時，可以直接利用multiprocessing中的Process動態成生多個程序，10幾個
還好，但如果是上百個，上千個目標，手動的去限制程序數量卻又太過繁瑣，這時候程序池Pool發揮作用的時候

就到了。

      Pool可以提供指定數量的程序，供使用者呼叫，當有新的請求提交到pool中時，如果池還沒有滿，那麼就會
建立一個新的程序用來執行該請求；但如果池中的程序數已經達到規定最大值，那麼該請求就會等待，直到池中
有程序結束，才會建立新的程序來它。這裡有一個簡單的例子：

    #!/usr/bin/env python
    #coding=utf-8
    """
    Author: Squall
    Last modified: 2011-10-18 16:50
    Filename: pool.py
    Description: a simple sample for pool class
    """

    from multiprocessing import Pool
    from time import sleep


    def f(x):
        for i in range(10):
            print '%s --- %s ' % (i, x)
            sleep(1)


    def main():
        pool = Pool(processes=3)    # set the processes max number 3
        for i in range(11,20):
            result = pool.apply_async(f, (i,))
        pool.close()
        pool.join()
        if result.successful():
            print 'successful'


    if __name__ == "__main__":
        main()

       先建立容量為3的程序池，然後將f(i)依次傳遞給它，執行指令碼後利用ps aux | grep pool.py檢視程序情
況，會發現最多隻會有三個程序執行。pool.apply_async()用來向程序池提交目標請求，pool.join()是用來等待
程序池中的worker程序執行完畢，防止主程序在worker程序結束前結束。但必pool.join()必須使用在
pool.close()或者pool.terminate()之後。其中close()跟terminate()的區別在於close()會等待池中的worker進
程執行結束再關閉pool,而terminate()則是直接關閉。result.successful()表示整個呼叫執行的狀態，如果還有

worker沒有執行完，則會丟擲AssertionError異常。

    利用multiprocessing下的Pool可以很方便的同時自動處理幾百或者上千個並行操作，指令碼的複雜性也大大降

低。