1、多进程

（1）fork

Python的os模块封装了常见的系统调用，其中就包括fork，可以在Python程序中轻松创建子进程

fork可以在Mac的Python上运行，但无法再Windows下运行

（2）multiprocess

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

#process_1.pyfrom multiprocessing import Processimport osdef work(name):    print("Run child process %s(%s)..." %(name,os.getpid()))if __name__=="__main__":    print("Parent process %s." % os.getpid())    #创建进程实例
    p = Process(target=work, args=("test",))    print("Child process will start...")
    p.start()
    p.join()    print("Child process end.")

结果：
Parent process 14628.
Child process will start...
Child 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，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

（3）pool

用进程池的方式批量创建子进程，启动大量的子进程

#process_2.pyfrom multiprocessing import Poolimport os, time, randomdef 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(2)    for i in range(3):
        p.apply_async(long_time_task, args=(i,))    print("Waiting for all subprocess done...")
    p.close()
    p.join()    print("All subprocess done")

结果：
Parent process 2096.
Waiting for all subprocess done...
All subprocess done

Pool的默认大小是CPU的核数，此次运行环境cup核数为1

（4）子进程

subprocess模块可以让我们非常方便地启动一个子进程，然后控制其输入和输出

#process_3.pyimport subprocessprint("$ nslookup www.python.org")
r = subprocess.call(["nslookup", "www.python.org"])print("Exit code:", r)


结果：
$ nslookup www.python.org
Exit code: 0

 如果子进程还需要输入，则可以通过communicate()方法

（5）进程间通信

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

#process_4.pyfrom multiprocessing import Process, Queueimport os, time, randomdef write(q):    print("Process to write: %s" %os.getpid())    for value in ["A","B","C"]:        print("Put %s to queue..." % value)
        q.put(value)
        time.sleep(random.random())def read(q):    print("Process to read: %s" % os.getpid())    while True:
        value = q.get(True)        print("Get %s from queue." % value)if __name__=="__mainn__":
    q = Queue()
    pw = Process(target=write, args=(q,))
    pr = Process(target=read, args=(q,))
    pw.start()
    pr.start()
    pw.join()
    pr.terminate()

二、多线程

多任务可以由多进程完成，也可以由一个进程内的多线程完成

进程是由若干线程组成的，一个进程至少有一个线程

Python的标准库提供了两个模块：_thread和threading，_thread是低级模块，threading是高级模块，对_thread进行了封装

绝大多数情况下，我们只需要使用threading这个高级模块

import time, threadingdef work():
    n = 1    while n < 6:        print("Work %s is running..." % str(n))
        n+=1t = threading.Thread(target = work, name = "workThread")
t.start()
t.join()print("%s ended." % threading.current_thread().name)


结果：
Work 1 is running...
Work 2 is running...
Work 3 is running...
Work 4 is running...
Work 5 is running...
MainThread ended.

由于任何进程默认就会启动一个线程，我们把该线程称为主线程，主线程又可以启动新的线程，Python的threading模块有个current_thread()函数，它永远返回当前线程的实例

主线程实例的名字叫MainThread，子线程的名字在创建时指定，名字仅仅在打印时用来显示，完全没有其他意义，如果不起名字Python就自动给线程命名为Thread-1，Thread-2……

LOCK

线程中，所有变量都由所有线程共享，所以，任何一个变量都可以被任何一个线程修改

线程之间共享数据最大的危险在于多个线程同时改一个变量，把内容给改乱了

当某个进程要更改数据时，先给它上锁，其它线程不能更改。只有当锁被释放后，其它线程获得该锁以后才能改

由于锁只有一个，无论多少线程，同一时刻最多只有一个线程持有该锁，所以，不会造成修改的冲突

多核CPU

Python虽然不能利用多线程实现多核任务，但可以通过多进程实现多核任务。多个Python进程有各自独立的GIL锁，互不影响

作者：finsom

网址：https://www.cnblogs.com/finsomway/p/10062327.html