1，os.fork() 方法

import os

ret = os.fork()

if ret == 0:

#子进程

print("Sub process pid = %d, Sub process ppid = %d" % (os.getpid(), os.getppid()))

else:

#父进程

print("Parent Process ret = %d" % ret)

print("Parent Process pid = %d" % os.getpid())

在该方法中，执行os.fork()会再创建一个进程，原进程(父进程)返回一个大于零的值(即ret > 0)，这个值恰好是子进程的pid；而创建的新进程会返回零(即ret = 0)。

fork炸弹：在用户输入栏输入：

while True：

os.fork()

设备内存就会很快被塞满，然后down掉。

2，Process方法

from multiprocessing import Process

def func():

print("i am subprocess")

new_process = Process(tartget=func)

print("i am Parent Process")

Process方法需要指定一个函数，且父进程会等待子进程结束。另外可以新建一个example类继承Process类，然后重写__init__和run()函数，之后调用example.start()，它就会自动执行run()函数。

3，Pool方法

from multiprocessing import Pool

import time

def worker(x):

for j in range(1, 11):

print("%d:%d" % (x, j))

time.sleep(1)

pool = Pool(3) # run 3 process simultaneously

for i in range(1, 11):

print(i)

pool.apply_async(worker, (i,))

print("---start---")

pool.close() # 关闭进程池，不允许继续添加进程

pool.join() # 等待进程池中的所有进程结束

print("---end---")

Pool方法即进程池，需要说明有几个进程同时运行。在使用apply_async方法时第一个参数是函数名，第二个参数需要输入一个元组。在示例代码中，进程池同时允许三个进程运行，另外七个进程排队等候，当第一批的三个进程执行完后，第二批的三个再执行。所以进程池相当于起到了缓冲的作用。

实际上，在进程池的方式中，父进程基本上只需要等待子进程执行(使用pool.join()进行等待)，任务都是交给子进程执行的。