对比threading ,自己建立线程池。与python提供模块，multiprocessing.dummy, pool,map的运用
引入：Map
Map是个很酷的小功能，也是简化Python并发代码的关键。对那些不太熟悉Map的来说，它有点类似Lisp.它就是序列化的功能映射功能. e.g.
urls = [', ']results = map(urllib2.urlopen, urls)
这里调用urlopen方法，并把之前的调用结果全都返回并按顺序存储到一个集合中。这有点类似
results = []for url in urls: results.append(urllib2.urlopen(url))
Map能够处理集合按顺序遍历，最终将调用产生的结果保存在一个简单的集合当中。
示例：
from multiprocessing.dummy import Pool...pool = Pool()pool.map(funtion,funtion_para_list) pool.close() pool.join()
其中，
pool()带参数，如果不带，则默认使用系统的内核数，也可以自己加上内核数，比如4.
funtion,是一个处理函数 ，而处理的对象作为一个参数，传入该函数，如果对象有多个，可以先生成一个列。
使用pool.map()传入函数和参数队列。
返回的结果，也是以一个列进行保存。
使用上有限制，你要处理的对象(函数的参数)必须是已知的，存放于一个队列中。然后使用map来进行处理。pool的作用是把内核都使用起来。这里我认为使用默认的内核数比较好。与传统的thread比较，其优势在于，对于处理已知的对象，可以更快，而对于未知的对象(对象不确定，不能简单的生成一个队列来处理)，还是使用传统的thread更加合适。