multiprocessing.Pool

`multiprocessing.Pool` 是 Python 内置的一个模块，用于并行化处理任务。它提供了一种方便的方式来将一个函数应用到一个可迭代对象中的每个元素上，并行地处理这些元素。 `Pool` 对象维护了一个进程池，其中的进程数量可以通过参数进行调整。当需要处理大量数据时，使用 `Pool` 可以提高程序的处理效率。

`Pool` 的常用方法有：

- `apply(func, args=())`：在一个进程中执行 func 函数，args 是一个元组，包含传递给 func 函数的参数。
- `map(func, iterable)`：将 func 函数应用到可迭代对象 iterable 的每个元素上，返回一个结果列表。
- `imap(func, iterable)`：类似于 `map()`，但是返回一个迭代器，可以在迭代过程中获取结果。
- `close()`：关闭进程池，不再接受新的任务。
- `join()`：主进程阻塞，直到所有的子进程完成任务。

使用 `Pool` 时需要注意的是，被处理的函数必须是可以被序列化的，因为在进程之间传递数据时需要进行序列化操作。此外，由于进程之间的通信需要开销，因此在小规模数据处理时使用 `Pool` 可能会带来额外的开销。