multiprocessing模块
由于GIL的存在，python中的多线程其实并不是真正的多线程，如果想要充分地使用多核CPU的资源，在python中大部分情况需要使用多进程。
multiprocessing包是Python中的多进程管理包。与threading.Thread类似，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程。该进程可以运行在Python程序内部编写的函数。该Process对象与Thread对象的用法相同，也有start(), run(), join()的方法。此外multiprocessing包中也有Lock/Event/Semaphore/Condition类 (这些对象可以像多线程那样，通过参数传递给各个进程)，用以同步进程，其用法与threading包中的同名类一致。所以，multiprocessing的很大一部份与threading使用同一套API，只不过换到了多进程的情境。
process
构造方法：
Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])
group:线程组，目前还没有实现，库引用中提示必须是None;
target:要执行的方法
name：进程名
args/kwargs:要传入方法的参数
实例方法：
is_alive()：返回进程是否在运行
join([timeout])：阻塞当前上下文环境的进程程，直到调用此方法的进程终止或到达指定的timeout（可选参数）。
start()：进程准备就绪，等待CPU调度
run()：strat()调用run方法，如果实例进程时未制定传入target，这star执行t默认run()方法。
terminate()：不管任务是否完成，立即停止工作进程
属性
daemon：和线程的setDeamon功能一样守护进程
name：进程名字。
pid：进程号。
- Python的进程调用
from multiprocessing import Process
import time
def foo(q):
time.sleep(1)
print(q)
if __name__=="__main__":
l=[]
for i in range(3):
p=Process(target=foo,args=("W"))
l.append(p)
p.start()
for i in l:
i.join()
print("end")
"D:Program Filespython.exe" E:/py_code/进程队列/进程队列.py
W
W
W
end
Process finished with exit code 0
上述进程的调用是比较常规的调用。
- Proscess继承类
from multiprocessing import Process
import time
class MyProcess(Process):
def __init__(self):
super(MyProcess, self).__init__()
# self.name = name
def run(self):
print ('hello', self.name,time.ctime())
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
p_list=[]
for i in range(3):
p = MyProcess()
p.start()
p_list.append(p)
for p in p_list:
p.join()
print('end')
"D:Program Filespython.exe" E:/py_code/进程队列/进程队列.py
hello alvin:1 Thu Jul 20 18:07:56 2017
hello alvin:0 Thu Jul 20 18:07:56 2017
hello alvin:2 Thu Jul 20 18:07:56 2017
end
Process finished with exit code 0
上面的代码定义了一个类并继承了一个进程，并开启了5个进程，这5个进程会均会执行MyProcess类中的run方法即打印 ('hello',self.name,time.ctime())。
- 进程间的通讯（Queue）
from multiprocessing import Process,Queue
import queue
def foo(q):
q.put("1")
def bar(q):
print(q.get(),"ok")
if __name__=="__main__":
q=Queue() #相等于q=queue.Queue()
for i in range(3):
p=Process(target=foo,args=(q,))
p1=Process(target=bar,args=(q,))
p1.start()
p.start()
"D:Program Filespython.exe" E:/py_code/进程队列/进程队列.py
1 ok
1 ok
1 ok
Process finished with exit code 0
- 管道（pipe）
管道()函数返回由管道连接的一对连接对象，该管道默认是双向的(双向的)。例如:
def foo(o):
data=o.recv()
print(data)
o.send("hey!whatmini")
if __name__=="__main__":
sock,conn=Pipe()#sock与conn相当于管道的两个接口
#
t1=Process(target=foo,args=(conn,))
t1.start()
sock.send("你好")
print(sock.recv())
"D:Program Filespython.exe" E:/py_code/进程队列/进程队列.py
你好
hey!whatmini
Process finished with exit code 0
需要注意的是：Pipe（）返回的两个连接对象代表管道的两端。 每个连接对象都有send()和recv()方法（等等）。 请注意，如果两个进程（或线程）尝试同时读取或写入管道的同一端，管道中的数据可能会损坏
manager
Queue和pipe只是实现了数据交互，并没实现数据共享，即一个进程去更改另一个进程的数据。
from multiprocessing import Process, Manager
def foo(l,i):
l.append(i*i)
if __name__ == '__main__':
with Manager() as manager:
manager=Manager()
l = manager.list([11,22,33]) #创建一个列表也可以字典类型都支持
p_list = []
for i in range(10):
p = Process(target=foo, args=(l,i))
p.start()
p_list.append(p)
for res in p_list:
res.join()
print(l)
"D:Program Filespython.exe" E:/py_code/进程队列/进程队列.py
[11, 22, 33, 4, 1, 9, 36, 81, 0, 49, 16, 64, 25]
Process finished with exit code 0
进程池
进程池内部维护一个进程序列，当使用时，则去进程池中获取一个进程，如果进程池序列中没有可供使用的进进程，那么程序就会等待，直到进程池中有可用进程为止。
from multiprocessing import Pool #
import time
def foo(args):
time.sleep(1)
print(args)
if __name__ == '__main__':
p = Pool(5) #进程池对象的最大量为5个
for i in range(30): #30个任务5个进程对象去执行
p.apply_async(func=foo, args= (i,)) #异步执行
p.close() # 等子进程执行完毕后关闭线程池
# time.sleep(2)
# p.terminate() # 立刻关闭线程池
p.join() #主进程等待所有子进程执行完毕，必须在close或terminate之后
进程池内部维护一个进程序列，当使用时，去进程池中获取一个进程，如果进程池序列中没有可供使用的进程，那么程序就会等待，直到进程池中有可用进程为止。
进程池中有以下几个主要方法：
1 apply：从进程池里取一个进程并执行
2 apply_async：apply的异步版本
3 terminate:立刻关闭线程池
4 join：主进程等待所有子进程执行完毕，必须在close或terminate之后
6 close：等待所有进程结束后，才关闭线程池