一、多进程
1.1、概念
进程是程序在计算机上的一次执行活动。当你运行一个程序，你就启动了一个进程。显然，程序是死的(静态的)，进程是活的(动态的)。进程可以分为系统进程和用户进程。凡是用于完成操作系统的各种功能的进程就是系统进程，它们就是处于运行状态下的操作系统本身；用户进程就不必我多讲了吧，所有由你启动的进程都是用户进程。进程是操作系统进行资源分配的单位。它的思想简单介绍如下：
在操作系统的管理下，所有正在运行的进程轮流使用CPU，每个进程允许占用CPU的时间非常短(比如10毫秒)，这样用户根本感觉不出来CPU是在轮流为多个进程服务，就好象所有的进程都在不间断地运行一样。但实际上在任何一个时间内有且仅有一个进程占有CPU。
shell中使用多进程的类型：
#!/bin/bash
testsleep(){
echo "start sleep"
sleep 5
echo "end sleep"
}
echo "start main"
testsleep & #&后台运行的模式就是使用了多进程的理念
echo "end main"
1.2、多进程和多线程的区别：
- 多进程使用的是cpu的多个核，适合运算密集型
- 多线程使用的是cpu的一个核，适合io密集型
1.3、组件
Python提供了非常好用的多进程包，multiprocessing，我们在使用的时候，只需要导入该模块就可以了。Multiprocessing支持子进程，通信，共享数据，执行不同形式的同步，提供了Process，Pipe, Lock等组件
1.4、示例：
import multiprocessing
import time
def worker(args, interval):
print("start worker {0}".format(args))
time.sleep(interval)
print("end worker {0}".format(args))
def main():
print("start main")
p1 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(1, 1))
p2 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(2, 2))
p3 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(3, 3))
p1.start()
p2.start()
p3.start()
print("end main")
if __name__ == '__main__':
main()
# p = multiprocessing.Process(target=, args=)
# target 指定的是当进程执行时，需要执行的函数
# args 是当进程执行时，需要给函数传入的参数
# 注意： args必须是一个tuple, 特别是当函数需要传入一个参数时 (1,)
# p 代表的是一个多进程，
# p.is_alive() 判断进程是否存活
# p.run() 启动进程
# p.start() 启动进程，他会自动调用run方法，推荐使用start
# p.join(timeout) 等待子进程结束或者到超时时间
# p.terminate() 强制子进程退出
# p.name 进程的名字
# p.pid 进程的pid
1.5、示例：
import multiprocessing
import time
def worker(args, interval):
print("start worker {0}".format(args))
time.sleep(interval)
print("end worker {0}".format(args))
def main():
print("start main")
p1 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(1, 1))
p2 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(2, 2))
p3 = multiprocessing.Process(target=worker, args=(3, 3))
p1.start()
p1.join(timeout=0.5)
p2.start()
p3.start()
print("the number of CPU is: {0}".format(multiprocessing.cpu_count()))
for p in multiprocessing.active_children(): #打印存活的子进程
print("The name of active children is: {0}, pid is: {1} is alive".format(p.name, p.pid))
print("end main")
if __name__ == '__main__':
main()
1.6、Lock组件
当我们用多进程来读写文件的时候，如果一个进程是写文件，一个进程是读文件，如果两个文件同时进行，肯定是不行的，必须是文件写结束以后，才可以进行读操作。或者是多个进程在共享一些资源的时候，同时只能有一个进程进行访问，那就要有一个锁机制进行控制。
需求：
一个进程写入一个文件，一个进程追加文件，一个进程读文件，同时启动起来
我们可以通过进程的join()方法来实现，但是为了学习Lock，用Lock来实现。
先看不加锁程序，在看加锁程序，最后比较两个程序的区别
示例：
import time
import multiprocessing
def add1(lock, value, number):
with lock: #这里是第一种调用锁的方法，好处是能自动释放锁
print("start add1 number= {0}".format(number))
for i in range(1, 5):
number += value
time.sleep(0.3)
print("number = {0}".format(number))
def add3(lock, value, number):
lock.acquire() #这里是第二种调用锁的方法，在下面需要有释放锁的操作
print("start add3 number= {0}".format(number))
try:
for i in range(1, 5):
number += value
time.sleep(0.3)
print("number = {0}".format(number))
except Exception as e:
raise e
finally:
lock.release()
if __name__ == '__main__':
print("start main")
number = 0
lock = multiprocessing.Lock() #这里创建了锁的机制，目的是为了避免进程间无序执行
p1 = multiprocessing.Process(target=add1, args=(lock, 1, number))
p3 = multiprocessing.Process(target=add3, args=(lock, 3, number))
p1.start()
p3.start()
print("end main")
1.7、共享内存
python的multiprocessing模块也给我们提供了共享内存的操作
一般的变量在进程之间是没法进行通讯的，multiprocessing给我们提供了Value和Array模块，他们可以在不通的进程中共同使用
示例：
import multiprocessing
from multiprocessing import Value, Array, Manager
def add1(value, number):
print("start add1 number= {0}".format(number.value))
for i in range(1, 5):
number.value += value
print("number = {0}".format(number.value))
def add3(value, number):
print("start add3 number= {0}".format(number.value))
try:
for i in range(1, 5):
number.value += value
print("number = {0}".format(number.value))
except Exception as e:
raise e
if __name__ == '__main__':
print("start main")
number = Value('d', 0) #这里创建了一个共享内存
p1 = multiprocessing.Process(target=add1, args=(1, number))
p3 = multiprocessing.Process(target=add3, args=(3, number))
p1.start()
p3.start()
print("end main")
输出结果：
start main
end main
start add1 number= 0.0
number = 1.0
number = 2.0
number = 3.0
number = 4.0
start add3 number= 4.0
number = 7.0
number = 10.0
number = 13.0
number = 16.0
#这里运行的结果也是按照每个进程顺序来的，可以得出的是在共享内存里会默认给每个进程加一个锁，避免进程间乱套
以上实现的数据共享的方式只有两种结构Value和Array。Python中提供了强大的Manage专门用来做数据共享的，其支持的类型非常多，包括，Value， Array，list，dict， Queue, Lock等。
下面看个例子：
from multiprocessing import Process, Manager
def func(dt, lt):
for i in range(10):
key = 'arg' + str(i)
dt[key] = i * i
lt += range(11, 16)
if __name__ == "__main__":
manager = Manager()
dt = manager.dict()
lt = manager.list()
p = Process(target=func, args=(dt, lt))
p.start()
p.join()
print(dt)
print(lt)
1.8、进程池
Pool可以提供指定数量的进程，供用户调用，当有新的请求提交到pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到规定最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程。
示例：
import time
import multiprocessing
def fun(msg):
print("#########start#### {0}".format(msg))
time.sleep(3)
print("#########end###### {0}".format(msg))
if __name__ == '__main__':
print("start main")
pool = multiprocessing.Pool(processes=3)
for i in range(1, 7):
msg = "hello {0}".format(i)
pool.apply_async(fun, (msg,))# 执行时间6s+
# pool.apply(fun, (msg,)) 6*3=18+#执行时间
pool.close()#在调用join之前，要先调用close，否则会报错，close执行完不会有新的进程加入到pool
pool.join()#join 是等待所有的子进程结束
print("end main")
1.9、进程池阻塞和非阻塞的区别：
- Pool.apply_async 非阻塞，定义的进程池进程最大数可以同时执行。
- Pool.apply 一个进程结束，释放回进程池，下一个进程才可以开始