在 Python 中有个两个库包含了 map 函数： multiprocessing 和它鲜为人知的子库 multiprocessing.dummy.
这里多扯两句： multiprocessing.dummy？ mltiprocessing 库的线程版克隆？这是虾米？即便在 multiprocessing 库的官方文档里关于这一子库也只有一句相关描述。而这句描述译成人话基本就是说:”嘛，有这么个东西，你知道就成.”相信我，这个库被严重低估了！
dummy 是 multiprocessing 模块的完整克隆，唯一的不同在于 multiprocessing 作用于进程，而 dummy 模块作用于线程（因此也包括了 Python 所有常见的多线程限制）。
所以替换使用这两个库异常容易。你可以针对 IO 密集型任务和 CPU 密集型任务来选择不同的库。

import urllib2
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
urls = [
 'http://www.python.org',
 'http://www.python.org/about/',
 'http://www.onlamp.com/pub/a/python/2003/04/17/metaclasses.html',
 'http://www.python.org/doc/',
 'http://www.python.org/download/',
 'http://www.python.org/getit/',
 'http://www.python.org/community/',
 'https://wiki.python.org/moin/',
 'http://planet.python.org/',
 'https://wiki.python.org/moin/LocalUserGroups',
 'http://www.python.org/psf/',
 'http://docs.python.org/devguide/',
 'http://www.python.org/community/awards/'
 # etc..
 ]
 # Make the Pool of workers
 pool = ThreadPool(4)
 # Open the urls in their own threads
 # and return the results
 results = pool.map(urllib2.urlopen, urls)
 #close the pool and wait for the work to finish
 pool.close()
 pool.join()