multiprocessing
如果你打算编写多进程的服务程序，Unix/Linux无疑是正确的选择。由于Windows没有fork调用，难道在Windows上无法用Python编写多进程的程序？
由于Python是跨平台的，自然也应该提供一个跨平台的多进程支持。multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。
multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象，下面的例子演示了启动一个子进程并等待其结束：
from multiprocessing import Process
import os
# 子进程要执行的代码
def run_proc(name):
print 'Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid())
if __name__=='__main__':
print 'Parent process %s.' % os.getpid()
p = Process(target=run_proc, args=('test',))
print 'Process will start.'
p.start()
p.join()
print 'Process end.'
执行结果如下：
Parent process 928.
Process will start.
Run child process test (929)...
Process end.
创建子进程时，只需要传入一个执行函数和函数的参数，创建一个Process实例，用start()方法启动，这样创建进程比fork()还要简单。
join()方法可以等待子进程结束后再继续往下运行，通常用于进程间的同步。
Pool
如果要启动大量的子进程，可以用进程池的方式批量创建子进程：
from multiprocessing import Pool
import os, time, random
def long_time_task(name):
print 'Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid())
start = time.time()
time.sleep(random.random() * 3)
end = time.time()
print 'Task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (end - start))
if __name__=='__main__':
print 'Parent process %s.' % os.getpid()
p = Pool()###默认启动四个进程池，可以自定义设置如p=Pool(10)
for i in range(5):
p.apply_async(long_time_task, args=(i,))
print 'Waiting for all subprocesses done...'
p.close()
p.join()
print 'All subprocesses done.'
执行结果如下：
Parent process 669.
Waiting for all subprocesses done...
Run task 0 (671)...
Run task 1 (672)...
Run task 2 (673)...
Run task 3 (674)...
Task 2 runs 0.14 seconds.
Run task 4 (673)...
Task 1 runs 0.27 seconds.
Task 3 runs 0.86 seconds.
Task 0 runs 1.41 seconds.
Task 4 runs 1.91 seconds.
All subprocesses done.
代码解读：
对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕，调用join()之前必须先调用close()，调用close()之后就不能继续添加新的Process了。
请注意输出的结果，task 0，1，2，3是立刻执行的，而task 4要等待前面某个task完成后才执行，这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4，因此，最多同时执行4个进程。这是Pool有意设计的限制，并不是操作系统的限制。如果改成：
p = Pool(5)
就可以同时跑5个进程。
由于Pool的默认大小是CPU的核数，如果你不幸拥有8核CPU，你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。
进程间通信
Process之间肯定是需要通信的，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。Python的multiprocessing模块包装了底层的机制，提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。
我们以Queue为例，在父进程中创建两个子进程，一个往Queue里写数据，一个从Queue里读数据：
from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random
# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
for value in ['A', 'B', 'C']:
print 'Put %s to queue...' % value
q.put(value)
time.sleep(random.random())
# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
while True:
value = q.get(True)
print 'Get %s from queue.' % value
if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue，并传给各个子进程：
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw，写入:
pw.start()
# 启动子进程pr，读取:
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:
pr.terminate()
运行结果如下：
Put A to queue...
Get A from queue.
Put B to queue...
Get B from queue.
Put C to queue...
Get C from queue.