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。
1、类 Process
创建进程的类：Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])
target 表示调用对象
args 表示调用对象的位置参数元组
kwargs表示调用对象的字典
name为别名
group实质上不使用
下面看一个创建函数并将其作为多个进程的例子：
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-
import multiprocessing
import time
def worker(interval, name):
print(name + '【start】')
time.sleep(interval)
print(name + '【end】')
if __name__ == "__main__":
p1 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(2, '两点水1'))
p2 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(3, '两点水2'))
p3 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(4, '两点水3'))
p1.start()
p2.start()
p3.start()
print("The number of CPU is:" + str(multiprocessing.cpu_count()))
for p in multiprocessing.active_children():
print("child p.name:" + p.name + "\tp.id" + str(p.pid))
print("END!!!!!!!!!!!!!!!!!")输出的结果：
多进程输出结果
2、把进程创建成类
当然我们也可以把进程创建成一个类，如下面的例子，当进程 p 调用 start() 时，自动调用 run() 方法。
# -*- coding: UTF-8 -*-
import multiprocessing
import time
class ClockProcess(multiprocessing.Process):
def __init__(self, interval):
multiprocessing.Process.__init__(self)
self.interval = interval
def run(self):
n = 5
while n > 0:
print("当前时间: {0}".format(time.ctime()))
time.sleep(self.interval)
n -= 1
if __name__ == '__main__':
p = ClockProcess(3)
p.start()输出结果如下：
创建进程类
3、daemon 属性
想知道 daemon 属性有什么用，看下下面两个例子吧，一个加了 daemon 属性，一个没有加，对比输出的结果：
没有加 deamon 属性的例子：
# -*- coding: UTF-8 -*-
import multiprocessing
import time
def worker(interval):
print('工作开始时间：{0}'.format(time.ctime()))
time.sleep(interval)
print('工作结果时间：{0}'.format(time.ctime()))
if __name__ == '__main__':
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(3,))
p.start()
print('【EMD】')输出结果：
【EMD】
工作开始时间：Mon Oct 9 17:47:06 2017
工作结果时间：Mon Oct 9 17:47:09 2017
在上面示例中，进程 p 添加 daemon 属性：
# -*- coding: UTF-8 -*-
import multiprocessing
import time
def worker(interval):
print('工作开始时间：{0}'.format(time.ctime()))
time.sleep(interval)
print('工作结果时间：{0}'.format(time.ctime()))
if __name__ == '__main__':
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(3,))
p.daemon = True
p.start()
print('【EMD】')输出结果：
【EMD】
根据输出结果可见，如果在子进程中添加了 daemon 属性，那么当主进程结束的时候，子进程也会跟着结束。所以没有打印子进程的信息。
4、join 方法
结合上面的例子继续，如果我们想要让子线程执行完该怎么做呢？
那么我们可以用到 join 方法，join 方法的主要作用是：阻塞当前进程，直到调用 join 方法的那个进程执行完，再继续执行当前进程。
因此看下加了 join 方法的例子：
import multiprocessing
import time
def worker(interval):
print('工作开始时间：{0}'.format(time.ctime()))
time.sleep(interval)
print('工作结果时间：{0}'.format(time.ctime()))
if __name__ == '__main__':
p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(3,))
p.daemon = True
p.start()
p.join()
print('【EMD】')输出的结果：
工作开始时间：Tue Oct 10 11:30:08 2017
工作结果时间：Tue Oct 10 11:30:11 2017
【EMD】
5、Pool
如果需要很多的子进程，难道我们需要一个一个的去创建吗？
当然不用，我们可以使用进程池的方法批量创建子进程。
例子如下：
# -*- coding: UTF-8 -*-
from multiprocessing import Pool
import os, time, random
def long_time_task(name):
print('进程的名称：{0} ；进程的PID: {1} '.format(name, os.getpid()))
start = time.time()
time.sleep(random.random() * 3)
end = time.time()
print('进程 {0} 运行了 {1} 秒'.format(name, (end - start)))
if __name__ == '__main__':
print('主进程的 PID：{0}'.format(os.getpid()))
p = Pool(4)
for i in range(6):
p.apply_async(long_time_task, args=(i,))
p.close()
# 等待所有子进程结束后在关闭主进程
p.join()
print('【End】')输出的结果如下：
主进程的 PID：7256
进程的名称：0 ；进程的PID: 1492
进程的名称：1 ；进程的PID: 12232
进程的名称：2 ；进程的PID: 4332
进程的名称：3 ；进程的PID: 11604
进程 2 运行了 0.6500370502471924 秒
进程的名称：4 ；进程的PID: 4332
进程 1 运行了 1.0830621719360352 秒
进程的名称：5 ；进程的PID: 12232
进程 5 运行了 0.029001712799072266 秒
进程 4 运行了 0.9720554351806641 秒
进程 0 运行了 2.3181326389312744 秒
进程 3 运行了 2.5331451892852783 秒
【End】
这里有一点需要注意： Pool 对象调用 join() 方法会等待所有子进程执行完毕，调用 join() 之前必须先调用 close() ，调用close() 之后就不能继续添加新的 Process 了。
请注意输出的结果，子进程 0，1，2，3是立刻执行的，而子进程 4 要等待前面某个子进程完成后才执行，这是因为 Pool 的默认大小在我的电脑上是 4，因此，最多同时执行 4 个进程。这是 Pool 有意设计的限制，并不是操作系统的限制。如果改成：
p = Pool(5)
就可以同时跑 5 个进程。
6、进程间通信
Process 之间肯定是需要通信的，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。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。
以 Queue 为例，在父进程中创建两个子进程，一个往 Queue 里写数据，一个从 Queue 里读数据：
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-
from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random
def write(q):
# 写数据进程
print('写进程的PID:{0}'.format(os.getpid()))
for value in ['两点水', '三点水', '四点水']:
print('写进 Queue 的值为：{0}'.format(value))
q.put(value)
time.sleep(random.random())
def read(q):
# 读取数据进程
print('读进程的PID:{0}'.format(os.getpid()))
while True:
value = q.get(True)
print('从 Queue 读取的值为：{0}'.format(value))
if __name__ == '__main__':
# 父进程创建 Queue，并传给各个子进程
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程 pw
pw.start()
# 启动子进程pr
pr.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# pr 进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止
pr.terminate()输出的结果为：
读进程的PID:13208
写进程的PID:10864
写进 Queue 的值为：两点水
从 Queue 读取的值为：两点水
写进 Queue 的值为：三点水
从 Queue 读取的值为：三点水
写进 Queue 的值为：四点水
从 Queue 读取的值为：四点水
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