https://www.cnblogs.com/tkqasn/p/5701230.html

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。

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。

简单创建多进程：

有两种使用方法，直接传入要运行的方法或从Process继承并覆盖run()：

from multiprocessing import Process
import threading
import timedef foo(i):print 'say hi', iif __name__ == '__main__':for i in range(10):p = Process(target=foo, args=(i,))p.start()

say hi 4
say hi 3
say hi 5
say hi 2
say hi 1
say hi 6
say hi 0
say hi 7
say hi 8
say hi 9Process finished with exit code 0

可以看出多个进程随机顺序执行

from multiprocessing import Process
import time
class MyProcess(Process):def __init__(self, arg):super(MyProcess, self).__init__()self.arg = argdef run(self):print 'say hi', self.argtime.sleep(1)if __name__ == '__main__':for i in range(10):p = MyProcess(i)p.start()

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。

例子一：

from multiprocessing import Process
import threading
import timedef foo(i):print 'say hi',ifor i in range(10):p = Process(target=foo,args=(i,))p.start()

say hi 0
say hi 3
say hi 6
say hi 1
say hi 8
say hi 2
say hi 5
say hi 4
say hi 7
say hi 9Process finished with exit code 0

例子二：

def foo(i):time.sleep(1)print 'say hi', itime.sleep(1)if __name__ == '__main__':p_list=[]for i in range(10):p = Process(target=foo, args=(i,))p.daemon=Truep_list.append(p)for p in p_list:p.start()for p in p_list:p.join()print 'main process end'

say hi 1
say hi 2
say hi 5
say hi 6
say hi 7
say hi 0
say hi 4
say hi 3
say hi 8
say hi 9
main process endProcess finished with exit code 0

可以看出join（）方法和deamon属性的用法和多线程的基本一致。

Pool类

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。进程池设置最好等于CPU核心数量

构造方法：

Pool([processes[, initializer[, initargs[, maxtasksperchild[, context]]]]])

• processes ：使用的工作进程的数量，如果processes是None那么使用 os.cpu_count()返回的数量。
• initializer： 如果initializer是None，那么每一个工作进程在开始的时候会调用initializer(*initargs)。
• maxtasksperchild：工作进程退出之前可以完成的任务数，完成后用一个新的工作进程来替代原进程，来让闲置的资源被释放。- maxtasksperchild默认是None，意味着只要Pool存在工作进程就会一直存活。
• context: 用在制定工作进程启动时的上下文，一般使用 multiprocessing.Pool() 或者一个context对象的Pool()方法来创建一个池，两种方法都适当的设置了context

实例方法：

• apply(func[, args[, kwds]])：同步进程池

• apply_async(func[, args[, kwds[, callback[, error_callback]]]]) ：异步进程池

• close() ： 关闭进程池，阻止更多的任务提交到pool，待任务完成后，工作进程会退出。

• terminate() ： 结束工作进程，不在处理未完成的任务

• join() : wait工作线程的退出，在调用join()前，必须调用close() or terminate()。这样是因为被终止的进程需要被父进程调用wait（join等价与wait），否则进程会成为僵尸进程。pool.join()必须使用在

例子一（异步进程池）：

pool.close()或者pool.terminate()之后。其中close()跟terminate()的区别在于close()会等待池中的worker进程执行结束再关闭pool,而terminate()则是直接关闭。

# coding:utf-8
from  multiprocessing import Pool
import timedef Foo(i):time.sleep(2)return i + 100def Bar(arg):print argif __name__ == '__main__':t_start=time.time()pool = Pool(5)for i in range(10):pool.apply_async(func=Foo, args=(i,), callback=Bar)#维持执行的进程总数为processes，当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去pool.close()pool.join()  # 进程池中进程执行完毕后再关闭，如果注释，那么程序直接关闭。pool.terminate()t_end=time.time()t=t_end-t_startprint 'the program time is :%s' %t

101
100
102
103
104
106
105
107
108
109
the program time is :4.22099995613Process finished with exit code 0

例子二（同步进程池）：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
from  multiprocessing import Process, Pool
import timedef Foo(i):time.sleep(1)print i + 100if __name__ == '__main__':t_start=time.time()pool = Pool(5)for i in range(10):pool.apply(Foo, (i,))pool.close()pool.join()  # 进程池中进程执行完毕后再关闭，如果注释，那么程序直接关闭。t_end=time.time()t=t_end-t_startprint 'the program time is :%s' %t

100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
the program time is :10.2409999371Process finished with exit code 0

可以看出进程同步顺序执行了，效率降低

例子三：异步进程池使用get()方法获得进程执行结果值（错误使用get（）方法获取结果）

def Bar(arg):return argif __name__ == '__main__':t_start=time.time()pool = Pool(5)for i in range(10):res = pool.apply_async(func=Foo, args=(i,), callback=Bar)#维持执行的进程总数为processes，当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去print res.get()pool.close()pool.join()  # 进程池中进程执行完毕后再关闭，如果注释，那么程序直接关闭。pool.terminate()t_end=time.time()t=t_end-t_startprint 'the program time is :%s' %t

100
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107
108
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the program time is :20.2850000858Process finished with exit code 0

可以看出由于每个进程的get()方法，程序变成同步执行了

例子四（正确使用get（）方法获取结果）

# coding:utf-8
from  multiprocessing import Pool
import timedef Foo(i):time.sleep(2)return i + 100def Bar(arg):return argif __name__ == '__main__':res_list=[]t_start=time.time()pool = Pool(5)for i in range(10):res = pool.apply_async(func=Foo, args=(i,), callback=Bar)res_list.append(res)pool.close()pool.join()for res in res_list:print res.get()t_end=time.time()t=t_end-t_startprint 'the program time is :%s' %t

100
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the program time is :4.22399997711Process finished with exit code 0

进程数据共享

进程各自持有一份数据，默认无法共享数据

#!/usr/bin/env python
# coding:utf-8from multiprocessing import Process
li = []def foo(i):li.append(i)print 'say hi', li
if __name__ == '__main__':for i in range(10):p = Process(target=foo, args=(i,))p.start()print 'ending', li

期望输出[0到10的随机排列的列表]

say hi [1]
say hi [0]
say hi [2]
say hi [3]
say hi [4]
say hi [5]
ending []
say hi [6]
say hi [7]
say hi [8]
say hi [9]Process finished with exit code 0

方法一（使用Array）：

Array(‘i’, range(10))中的‘i’参数C语言中的类型：

‘c’: ctypes.c_char　　　　 ‘u’: ctypes.c_wchar　　　　‘b’: ctypes.c_byte　　　　 ‘B’: ctypes.c_ubyte
‘h’: ctypes.c_short　　　  ‘H’: ctypes.c_ushort　　  ‘i’: ctypes.c_int　　　　　 ‘I’: ctypes.c_uint
‘l’: ctypes.c_long,　　　　‘L’: ctypes.c_ulong　　　　‘f’: ctypes.c_float　　　　‘d’: ctypes.c_double

from multiprocessing import Process, Arraydef f(a):for i in range(len(a)):a[i] = -a[i]if __name__ == '__main__':arr = Array('i', range(10))p = Process(target=f, args=(arr,))p.start()p.join()print(arr[:])

[0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]

方法二（使用Manager）：

Manager()返回的manager提供list, dict, Namespace, Lock, RLock, Semaphore, BoundedSemaphore, Condition, Event, Barrier, Queue, Value and Array类型的支持。

from multiprocessing import Process, Managerdef f(d, l):d[1] = '1'd['2'] = 2d[0.25] = Nonel.reverse()if __name__ == '__main__':with Manager() as manager:d = manager.dict()l = manager.list(range(10))p = Process(target=f, args=(d, l))p.start()p.join()print(d)print(l)

{0.25: None, 1: '1', '2': 2}
[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]Process finished with exit code 0