一 多进程的概念
multiprocessing is a package that supports spawning processes using an API similar to the threading module. The multiprocessing package offers both local and remote concurrency,effectively side-stepping the Global Interpreter Lock by using subprocesses instead of threads. Due to this, the multiprocessing module allows the programmer to fully leverage multiple processors on a given machine. It runs on both Unix and Windows.
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。Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing，只需要定义一个函数，Python会完成其他所有事情。借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。multiprocessing支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。
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。
但在使用这些共享API的时候，我们要注意以下几点:
- 在UNIX平台上，当某个进程终结之后，该进程需要被其父进程调用wait，否则进程成为僵尸进程(Zombie)。所以，有必要对每个Process对象调用join()方法 (实际上等同于wait)。对于多线程来说，由于只有一个进程，所以不存在此必要性。
- multiprocessing提供了threading包中没有的IPC(比如Pipe和Queue)，效率上更高。应优先考虑Pipe和Queue，避免使用Lock/Event/Semaphore/Condition等同步方式 (因为它们占据的不是用户进程的资源)。
- 多进程应该避免共享资源。在多线程中，我们可以比较容易地共享资源，比如使用全局变量或者传递参数。在多进程情况下，由于每个进程有自己独立的内存空间，以上方法并不合适。此时我们可以通过共享内存和Manager的方法来共享资源。但这样做提高了程序的复杂度，并因为同步的需要而降低了程序的效率。
Process.PID中保存有PID，如果进程还没有start()，则PID为None。
进程间默认数据不共享
window系统下，需要注意的是要想启动一个子进程，必须加上那句if __name__ == "main"，进程相关的要写在这句下面。
实例：
from multiprocessing import Process
import time
def f(name):
time.sleep(1)
print('hello', name,time.ctime())
if __name__ == '__main__':
p_list=[]
for i in range(3):
p = Process(target=f, args=('alvin',))
p_list.append(p)
p.start()
for i in p_list:
p.join()
print('end')
类式调用
1 from multiprocessing import Process 2 import time 3 4 class MyProcess(Process): 5 def __init__(self): 6 super(MyProcess, self).__init__() 7 #self.name = name 8 9 def run(self): 10 time.sleep(1) 11 print ('hello', self.name,time.ctime()) 12 13 14 if __name__ == '__main__': 15 p_list=[] 16 for i in range(3): 17 p = MyProcess() 18 p.start() 19 p_list.append(p) 20 21 for p in p_list: 22 p.join() 23 24 print('end')
To show the individual process IDs involved, here is an expanded example:
1 from multiprocessing import Process 2 import os 3 import time 4 def info(title): 5 print(title) 6 print('module name:', __name__) 7 print('parent process:', os.getppid()) 8 print('process id:', os.getpid()) 9 10 11 def f(name): 12 info('\033[31;1mfunction f\033[0m') 13 print('hello', name) 14 15 if __name__ == '__main__': 16 info('\033[32;1mmain process line\033[0m') 17 time.sleep(100) 18 p = Process(target=info, args=('bob',)) 19 p.start() 20 p.join()
注：os.getpid() 得到当前进程的进程号
os.getppid() 得到当前进程的父进程号
二 Process类
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：
authkey
daemon：和线程的setDeamon功能一样
exitcode(进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束）
name：进程名字
pid：进程号
1 import time 2 from multiprocessing import Process 3 4 def foo(i): 5 time.sleep(1) 6 print (p.is_alive(),i,p.pid) 7 time.sleep(1) 8 9 if __name__ == '__main__': 10 p_list=[] 11 for i in range(10): 12 p = Process(target=foo, args=(i,)) 13 #p.daemon=True 14 p_list.append(p) 15 16 for p in p_list: 17 p.start() 18 # for p in p_list: 19 # p.join() 20 21 print('main process end')