要讓Python程序?qū)崿F(xiàn)多進程（multiprocessing），我們先了解操作系統(tǒng)的相關知識。
Unix/Linux多進程
Unix/Linux操作系統(tǒng)提供了一個fork()系統(tǒng)調(diào)用，它非常特殊煤伟。普通的函數(shù)調(diào)用拉庶，調(diào)用一次嗜憔，返回一次，但是fork()調(diào)用一次氏仗，返回兩次吉捶，因為操作系統(tǒng)自動把當前進程（稱為父進程）復制了一份（稱為子進程），然后皆尔，分別在父進程和子進程內(nèi)返回呐舔。
子進程永遠返回0，而父進程返回子進程的ID床佳。這樣做的理由是滋早，一個父進程可以fork出很多子進程，所以砌们，父進程要記下每個子進程的ID杆麸，而子進程只需要調(diào)用getppid()就可以拿到父進程的ID。
Python的os模塊封裝了常見的系統(tǒng)調(diào)用浪感，其中就包括fork昔头，可以在Python程序中輕松創(chuàng)建子進程：
import os
print('Process (%s) start...' % os.getpid())
# Only works on Unix/Linux/Mac:
pid = os.fork()
if pid == 0:
print('I am child process (%s) and my parent is %s.' % (os.getpid(), os.getppid()))
else:
print('I (%s) just created a child process (%s).' % (os.getpid(), pid))
運行結(jié)果如下：
Process (876) start...
I (876) just created a child process (877).
I am child process (877) and my parent is 876.
由于Windows沒有fork調(diào)用，上面的代碼在Windows上無法運行影兽。由于Mac系統(tǒng)是基于BSD（Unix的一種）內(nèi)核揭斧，所以，在Mac下運行是沒有問題的峻堰，推薦大家用Mac學Python讹开！
有了fork調(diào)用，一個進程在接到新任務時就可以復制出一個子進程來處理新任務捐名，常見的Apache服務器就是由父進程監(jiān)聽端口旦万，每當有新的http請求時，就fork出子進程來處理新的http請求镶蹋。
Windows下多進程
multiprocessing
如果你打算編寫多進程的服務程序成艘，Unix/Linux無疑是正確的選擇。由于Windows沒有fork調(diào)用贺归，難道在Windows上無法用Python編寫多進程的程序淆两？
由于Python是跨平臺的，自然也應該提供一個跨平臺的多進程支持拂酣。multiprocessing模塊就是跨平臺版本的多進程模塊秋冰。
multiprocessing模塊提供了一個Process類來代表一個進程對象，下面的例子演示了啟動一個子進程并等待其結(jié)束：
from multiprocessing import Process
import os
# 子進程要執(zhí)行的代碼
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('Child process will start.')
p.start()
p.join()
print('Child process end.')
執(zhí)行結(jié)果如下：
Parent process 928.
Process will start.
Run child process test (929)...
Process end.
創(chuàng)建子進程時婶熬，只需要傳入一個執(zhí)行函數(shù)和函數(shù)的參數(shù)丹莲，創(chuàng)建一個Process實例光坝，用start()方法啟動，這樣創(chuàng)建進程比fork()還要簡單甥材。
join()方法可以等待子進程結(jié)束后再繼續(xù)往下運行，通常用于進程間的同步性含。
Pool
如果要啟動大量的子進程洲赵，可以用進程池的方式批量創(chuàng)建子進程：
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(4)
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.')
執(zhí)行結(jié)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.
代碼解讀：
對Pool對象調(diào)用join()方法會等待所有子進程執(zhí)行完畢，調(diào)用join()之前必須先調(diào)用close()商蕴，調(diào)用close()之后就不能繼續(xù)添加新的Process了叠萍。
請注意輸出的結(jié)果，task 0绪商，1苛谷，2，3是立刻執(zhí)行的格郁，而task 4要等待前面某個task完成后才執(zhí)行腹殿，這是因為Pool的默認大小在我的電腦上是4，因此例书，最多同時執(zhí)行4個進程锣尉。這是Pool有意設計的限制，并不是操作系統(tǒng)的限制决采。如果改成：
p = Pool(5)
就可以同時跑5個進程自沧。
由于Pool的默認大小是CPU的核數(shù)，如果你不幸擁有8核CPU树瞭，你要提交至少9個子進程才能看到上面的等待效果
子進程
很多時候拇厢，子進程并不是自身，而是一個外部進程晒喷。我們創(chuàng)建了子進程后孝偎，還需要控制子進程的輸入和輸出。
subprocess模塊可以讓我們非常方便地啟動一個子進程邪媳，然后控制其輸入和輸出。
下面的例子演示了如何在Python代碼中運行命令nslookup www.python.org荡陷，這和命令行直接運行的效果是一樣的：
import subprocess
print('$ nslookup www.python.org')
r = subprocess.call(['nslookup', 'www.python.org'])
print('Exit code:', r)
運行結(jié)果：
$ nslookup www.python.org
Server: 192.168.19.4
Address: 192.168.19.4#53
Non-authoritative answer:
www.python.org canonical name = python.map.fastly.net.
Name: python.map.fastly.net
Address: 199.27.79.223
Exit code: 0
如果子進程還需要輸入雨效，則可以通過communicate()方法輸入：
import subprocess
print('$ nslookup')
p = subprocess.Popen(['nslookup'], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
output, err = p.communicate(b'set q=mx\npython.org\nexit\n')
print(output.decode('utf-8'))
print('Exit code:', p.returncode)
上面的代碼相當于在命令行執(zhí)行命令nslookup徽龟，然后手動輸入：
set q=mx
python.org
exit
運行結(jié)果如下：
$ nslookup
Server: 192.168.19.4
Address: 192.168.19.4#53
Non-authoritative answer:
python.org mail exchanger = 50 mail.python.org.
Authoritative answers can be found from:
mail.python.org internet address = 82.94.164.166
mail.python.org has AAAA address 2001:888:2000:d::a6
Exit code: 0
進程間通信
Process之間肯定是需要通信的，操作系統(tǒng)提供了很多機制來實現(xiàn)進程間的通信唉地。Python的multiprocessing模塊包裝了底層的機制据悔，提供了Queue传透、Pipes等多種方式來交換數(shù)據(jù)。
我們以Queue為例极颓，在父進程中創(chuàng)建兩個子進程朱盐，一個往Queue里寫數(shù)據(jù)，一個從Queue里讀數(shù)據(jù)：
from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random
# 寫數(shù)據(jù)進程執(zhí)行的代碼:
def 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())
# 讀數(shù)據(jù)進程執(zhí)行的代碼:
def read(q):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print('Get %s from queue.' % value)
if __name__=='__main__':
# 父進程創(chuàng)建Queue菠隆，并傳給各個子進程：
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 啟動子進程pw兵琳，寫入:
pw.start()
# 啟動子進程pr，讀取:
pr.start()
# 等待pw結(jié)束:
pw.join()
# pr進程里是死循環(huán)骇径，無法等待其結(jié)束躯肌，只能強行終止:
pr.terminate()
運行結(jié)果如下：
Process to write: 50563
Put A to queue...
Process to read: 50564
Get A from queue.
Put B to queue...
Get B from queue.
Put C to queue...
Get C from queue.
在Unix/Linux下，multiprocessing模塊封裝了fork()調(diào)用破衔，使我們不需要關注fork()的細節(jié)清女。由于Windows沒有fork調(diào)用，因此晰筛，multiprocessing需要“模擬”出fork的效果嫡丙，父進程所有Python對象都必須通過pickle序列化再傳到子進程去，所有传惠，如果multiprocessing在Windows下調(diào)用失敗了迄沫，要先考慮是不是pickle失敗了。
小結(jié)
在Unix/Linux下卦方，可以使用fork()調(diào)用實現(xiàn)多進程羊瘩。
要實現(xiàn)跨平臺的多進程，可以使用multiprocessing模塊盼砍。
進程間通信是通過Queue尘吗、Pipes等實現(xiàn)的。
