Python進程池可以通過使用multiprocessing模塊中的Pool類來實現(xiàn)。
下面是一個簡單的示例，展示了如何使用進程池進行并行計算：
import multiprocessing
# 定義一個任務函數(shù)，用于計算平方
def square(x):
return x ** 2
if __name__ == '__main__':
# 創(chuàng)建一個進程池，指定最大進程數(shù)為4
pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
# 定義要計算的數(shù)據(jù)
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# 使用進程池并行計算平方
results = pool.map(square, data)
# 關閉進程池
pool.close()
# 等待所有任務完成
pool.join()
# 打印結果
print(results)
在上面的示例中，首先創(chuàng)建了一個進程池，指定最大進程數(shù)為4。然后定義了一個任務函數(shù)square，用于計算平方。接下來，定義了要計算的數(shù)據(jù)data。使用pool.map方法將任務函數(shù)和數(shù)據(jù)傳入進程池，進程池會自動分配任務給空閑的進程進行并行計算。最后，通過pool.close關閉進程池，并使用pool.join等待所有任務完成。最終，打印出計算結果。
需要注意的是，進程池的使用要在if __name__ == '__main__':條件下，這是因為在Windows平臺下，多進程的程序必須通過if __name__ == '__main__':來保護主程序的入口點。
