Python进程池适合计算密集型、可并行且相互独立的任务；当任务CPU耗时长、可拆分、需控制并发数时应使用multiprocessing.Pool，通过map/starmap/apply_async分发任务，注意序列化限制与资源管理。
Python进程池适合处理计算密集型、可并行且相互独立的任务，比如批量图像处理、数值模拟、文件解析或网络请求的并发执行（需注意GIL对CPU任务的影响）。
什么时候该用multiprocessing.Pool？
当你的任务满足以下条件时，进程池是合理选择：
- 任务耗时主要在CPU计算（如矩阵运算、加密解密、数据聚合），而非I/O等待
- 单个任务执行时间较长（毫秒级以上），能摊平进程创建开销
- 输入数据可拆分为多个子任务，彼此无状态依赖
- 你希望控制并发数量，避免系统资源被耗尽（如限制最多8个进程）
如何分发任务到进程池？
核心是把原始任务抽象为“可序列化+可独立执行”的函数，并传入对应参数。常用方式有：
- map()：适用于单参数函数，自动将列表中每个元素作为参数调用一次
-
starmap()：适用于多参数函数，传入参数元组列表，如
[(a1,b1), (a2,b2)] - apply_async()：灵活提交任意参数组合，支持回调和错误处理，适合异构任务混合场景
注意：所有传参和返回值必须能被pickle序列化，不能传入lambda、嵌套函数或带绑定方法的对象。
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常见陷阱与规避建议
实际使用中容易踩坑的地方包括：
- 全局变量在子进程中不可写——每个进程拥有独立内存空间，修改不会同步回主进程
- 进程池未正确关闭（
close()+join()）可能导致程序卡住或资源泄漏 - 大量小任务提交导致进程间通信开销反超收益——此时应考虑合并任务或改用线程池（I/O密集型）
- Windows下需确保入口加
if __name__ == '__main__':，否则会反复fork新进程
一个典型应用示例
比如要并行计算100个数字的阶乘：
from multiprocessing import Pool
import math
def calc_factorial(n):
return math.factorial(n)
if __name__ == '__main__':
with Pool(4) as p:
results = p.map(calc_factorial, range(1, 101))
print(f"完成{len(results)}个计算")
这里用4个进程分担计算压力，比单进程快约3倍（取决于CPU核心数和任务粒度）。
