多任務(wù)的實(shí)現(xiàn)方式：

• 多進(jìn)程模式
• 多線程模式
• 多進(jìn)程 + 多線程 模式
  python即支持多進(jìn)程拱绑，又支持多線程，如下進(jìn)行介紹果港。

多進(jìn)程

操作系統(tǒng)fork()系統(tǒng)調(diào)用復(fù)制當(dāng)前進(jìn)程廉羔，并且在父進(jìn)程和子進(jìn)程中返回，父進(jìn)程中返回fork出的子進(jìn)程ID塘揣， 子進(jìn)程中返回0;
一個(gè)父進(jìn)程可以fork很多子進(jìn)程包雀；
子進(jìn)程可以通過(guò)getppid()拿到父進(jìn)程ID;任何進(jìn)程都可以通過(guò)getpid()拿取當(dāng)前進(jìn)程ID;

python的os模塊封閉了常見(jiàn)的系統(tǒng)調(diào)用，其中就包括fork.

#/usr/bin/env python
# _*_ encoding: utf-8 _*_

import os

print 'Process (%s) start...' % os.getpid()
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(yùn)行結(jié)果：

Process (19929) start...
I (19929) just created a child process (19930).
I am child process (19930) and my parent is 19929.

由于Windows沒(méi)有fork調(diào)用亲铡，上面的代碼在Windows上無(wú)法運(yùn)行才写。

multiprocess--跨平臺(tái)的多進(jìn)程支持模塊

1.Process實(shí)例

#/usr/bin/env python
# _*_ encoding: utf-8 _*_

from multiprocessing import Process
import os

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 'Process will start'
    p.start()  #啟動(dòng)子進(jìn)程
    p.join()   #等待子進(jìn)程結(jié)束再向下執(zhí)行
    print 'Process end'

運(yùn)行結(jié)果

Parent process 24556.
Process will start
Run child process test (24557)...
Process end

2.Pool實(shí)例--進(jìn)程池實(shí)現(xiàn)

#!/usr/bin/env python
# _*_ encoding: utf-8 _*_

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()
    for i in range(5):
        p.apply_async(long_time_task, args=(i, ))
    print 'Waiting for all subprocesses done...'
    p.close()  #調(diào)用close()之后就不能繼續(xù)添加新的Process了
    p.join()
    print 'All subprocesses done.'

運(yùn)行結(jié)果

Parent process 27577.
Waiting for all subprocesses done...
Run task 0 (27579)...
Run task 1 (27580)...
Run task 2 (27581)...
Run task 3 (27582)...
Task 1 runs 0.15 seconds.
Run task 4 (27580)...
Task 3 runs 1.40 seconds.
Task 4 runs 1.27 seconds.
Task 0 runs 1.96 seconds.
Task 2 runs 2.04 seconds.
All subprocesses done.

請(qǐng)注意輸出的結(jié)果，task 0奖蔓，1赞草，2，3是立刻執(zhí)行的吆鹤，而task 4要等待前面某個(gè)task完成后才執(zhí)行厨疙，這是因?yàn)镻ool的默認(rèn)大小在我的電腦上是4，因此疑务，最多同時(shí)執(zhí)行4個(gè)進(jìn)程沾凄。這是Pool有意設(shè)計(jì)的限制，并不是操作系統(tǒng)的限制知允。(Pool的默認(rèn)大小是CPU的核數(shù))撒蟀，可以根據(jù)pool的第一個(gè)參數(shù)進(jìn)行修改：
p = Pool(5)

進(jìn)程間通信

Python中multiprocessing模塊包裝了底層的機(jī)制，提供了Queue温鸽、Pipes等方式來(lái)進(jìn)行進(jìn)程間數(shù)據(jù)交換保屯。
如何以Queue為示例：

#!/usr/bin/env python
# _*_ encoding: utf-8 _*_

from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random

# 寫進(jìn)程執(zhí)行的代碼:
def write(q):
    for value in ['A', 'B', 'C']:
        print 'Put %s to queue...' % value
        q.put(value)
        time.sleep(random.random())

# 讀進(jìn)程執(zhí)行的代碼:
def read(q):
    while True:
        value = q.get(True)
        print 'Get %s from queue.' % value

if __name__=='__main__':
    # 父進(jìn)程創(chuàng)建Queue，并傳給各個(gè)子進(jìn)程
    q = Queue()
    pw = Process(target=write, args=(q,))
    pr = Process(target=read, args=(q,))
    pw.start()
    pr.start()
    # 等待PW結(jié)束
    pw.join()
    # 強(qiáng)行結(jié)束pr進(jìn)程
    pr.terminate()

結(jié)果：
Put A to queue...
Get A from queue.
Put B to queue...
Get B from queue.
Put C to queue...
Get C from queue.

多線程

python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)通過(guò)thread和threading實(shí)現(xiàn)多線程嗤朴；thread是低級(jí)模塊配椭；threading是高級(jí)模塊；

#!/usr/bin/env python
# _*_ encoding: utf-8 _*_

import time,threading

# 新線程執(zhí)行的代碼
def loop():
    print 'thread %s is running...' % threading.current_thread().name
    n = 0
    while n < 5:
        n = n + 1
        print 'thread %s >>> %s' % (threading.current_thread().name, n)
        time.sleep(1)
    print 'thread %s ended.' % threading.current_thread().name

print 'thread %s is running...' % threading.current_thread().name
t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread')
t.start()
t.join()
print 'thread %s ended.' % threading.current_thread().name

結(jié)果：
thread MainThread is running...
thread LoopThread is running...
thread LoopThread >>> 1
thread LoopThread >>> 2
thread LoopThread >>> 3
thread LoopThread >>> 4
thread LoopThread >>> 5
thread LoopThread ended.
thread MainThread ended.

多線程程序需要解決的一個(gè)問(wèn)題就是多線程共享變量雹姊，造成修改混亂股缸。
需要通過(guò)threading.Lock()進(jìn)行加鎖解鎖。

寫在最后的坑：
python有一個(gè)GIL鎖吱雏，Global Interpreter Lock, 使所有的python多線程只能交替執(zhí)行敦姻，只能在1核心上跑瘾境。。镰惦。
在Python中迷守，可以使用多線程，但不要指望能有效利用多核旺入。如果一定要通過(guò)多線程利用多核兑凿，那只能通過(guò)C擴(kuò)展來(lái)實(shí)現(xiàn)，不過(guò)這樣就失去了Python簡(jiǎn)單易用的特點(diǎn)茵瘾。
不過(guò)礼华，也不用過(guò)于擔(dān)心，Python雖然不能利用多線程實(shí)現(xiàn)多核任務(wù)拗秘，但可以通過(guò)多進(jìn)程實(shí)現(xiàn)多核任務(wù)圣絮。多個(gè)Python進(jìn)程有各自獨(dú)立的GIL鎖，互不影響雕旨。

所以Python推薦使用多進(jìn)程...

python支持分布式進(jìn)程

multiprocessing.managers子模塊支持把多進(jìn)程分布到多臺(tái)機(jī)器上;