python多进程安全

队列实现—multiprocessing.JoinableQueue

multiprocessing是python标准库中支持多进程并发的模块，我们这里采用multiprocessing中的数据结构：JoinableQueue，它本质上仍是一个FIFO的队列，它与一般队列（如queue中的Queue)的区别在于它是多进程安全的，这意味着我们不用担心它的互斥和死锁问题。JoinableQueue主要可以用来存放执行的任务和收集任务的执行结果。多进程安全的，它会自动处理“加锁”的过程,举例来看（以下皆省去导入包的过程）：

def read(q):
    while True:
        try:
            value = q.get()
            print('Get %s from queue.' % value)
            time.sleep(random.random())
        finally:
            q.task_done()

def main():
    q = multiprocessing.JoinableQueue()
    pw1 = multiprocessing.Process(target=read, args=(q,))
    pw2 = multiprocessing.Process(target=read, args=(q,))
    pw1.daemon = True
    pw2.daemon = True               //子进程设置为守护进程——主进程结束后随之结束
    pw1.start()
    pw2.start()                     //子进程就开始独立于父进程运行
    for c in [chr(ord('A')+i) for i in range(26)]:
        q.put(c)
    try:
        q.join()             //主进程一直等待全部的子进程结束之后，主进程自身才结束，程序退出
    except KeyboardInterrupt:
        print("stopped by hand")

if __name__ == '__main__':
    main()

进程池实现——使用concurrent.futures.ProcessPoolExecutor

def read(q):
        print('Get %s from queue.' % q)
        time.sleep(random.random())

def main():
    futures = set()
    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
        for q in (chr(ord('A')+i) for i in range(26)):
            future = executor.submit(read, q)
            futures.add(future)
    try:
        for future in concurrent.futures.as_completed(futures):        
　　　　　//这是等待所有子进程都执行完毕。子进程执行过程中可能抛出异常，err = future.exception()可以收集这些异常，便于后期处理
            err = future.exception()
            if err is not None:
                raise err
    except KeyboardInterrupt:
        print("stopped by hand")

if __name__ == '__main__':
    main()

这里我们采用concurrent.futures.ProcessPoolExecutor对象，可以把它想象成一个进程池，子进程往里“填”。我们通过submit方法实例一个Future对象，然后把这里Future对象都填到池——futures里，这里futures是一个set对象。只要进程池里有future，就会开始执行任务。这里的read函数更为简单——只是把一个字符打印并休眠一会而已。

个人看法，线程本身就是一个有些复杂甚至可以说有些丑陋的解决方案，95%的情况下其实都可以不用——KISS。

如果要用并发处理，基本上使用 非阻塞多路复用+多进程 方式，就可以处理绝大多数需求了

线程安全

http://python.jobbole.com/87743/