Python 進程池是一種處理多任務的技術，它可以同時處理多個線程或進程并發執行的問題。但是，在開發過程中，我們需要對進程池進行監控，保證任務的正常執行。下面是關于 Python 進程池監控的一些方法：

import multiprocessing
import time
def func(i):
print('進程任務%s' % i)
if __name__=="__main__":
p = multiprocessing.Pool(4)
for i in range(10):
p.apply_async(func, args=(i,))
p.close()
p.join()
# 獲取當前進程池中的任務數量
print('當前進程池任務數量：%d' % len(p._cache))
# 獲取進程池狀態
print('進程池狀態：%s' % p._state)
# 等待進程池創建完畢
while True:
if p._state == multiprocessing.pool.RUN:
time.sleep(0.5)
else:
break
# 獲取進程池中正在執行的任務的狀態
tasks = [p for p in p._pool if p.is_alive()]
for t in tasks:
print('任務%s的狀態：%s' % (t._index, t._state))

上面的代碼中，我們通過引入 multiprocessing 模塊創建了進程池，并啟用了 10 個任務進行并發執行。接著，我們獲取了進程池的狀態和當前進程池中任務數量。最后，我們使用 while 循環對處于執行中的任務進行狀態監控，保證進程池的任務全部完成。