由于GIL的存在，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。
multiprocessing包是Python中的多进程管理包。与threading.Thread类似，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程。该进程可以运行在Python程序内部编写的函数。该Process对象与Thread对象的用法相同，也有start(), run(), join()的方法。此外multiprocessing包中也有Lock/Event/Semaphore/Condition类 (这些对象可以像多线程那样，通过参数传递给各个进程)，用以同步进程，其用法与threading包中的同名类一致。所以，multiprocessing的很大一部份与threading使用同一套API，只不过换到了多进程的情境。
但在使用这些共享API的时候，我们要注意以下几点:
- 在UNIX平台上，当某个进程终结之后，该进程需要被其父进程调用wait，否则进程成为僵尸进程(Zombie)。所以，有必要对每个Process对象调用join()方法 (实际上等同于wait)。对于多线程来说，由于只有一个进程，所以不存在此必要性。
- multiprocessing提供了threading包中没有的IPC(比如Pipe和Queue)，效率上更高。应优先考虑Pipe和Queue，避免使用Lock/Event/Semaphore/Condition等同步方式 (因为它们占据的不是用户进程的资源)。
- 多进程应该避免共享资源。在多线程中，我们可以比较容易地共享资源，比如使用全局变量或者传递参数。在多进程情况下，由于每个进程有自己独立的内存空间，以上方法并不合适。此时我们可以通过共享内存和Manager的方法来共享资源。但这样做提高了程序的复杂度，并因为同步的需要而降低了程序的效率。
Process.PID中保存有PID，如果进程还没有start()，则PID为None。
window系统下，需要注意的是要想启动一个子进程，必须加上那句if __name__ == "main"，进程相关的要写在这句下面。
简单创建多进程：
有两种使用方法，直接传入要运行的方法或从Process继承并覆盖run()：
from multiprocessing import Process import threading import time def foo(i): print 'say hi', i if __name__ == '__main__': for i in range(10): p = Process(target=foo, args=(i,)) p.start()
say hi 4 say hi 3 say hi 5 say hi 2 say hi 1 say hi 6 say hi 0 say hi 7 say hi 8 say hi 9 Process finished with exit code 0 可以看出多个进程随机顺序执行
from multiprocessing import Process import time class MyProcess(Process): def __init__(self, arg): super(MyProcess, self).__init__() self.arg = arg def run(self): print 'say hi', self.arg time.sleep(1) if __name__ == '__main__': for i in range(10): p = MyProcess(i) p.start()
Process类
构造方法：
Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])
group: 线程组，目前还没有实现，库引用中提示必须是None；
target: 要执行的方法；
name: 进程名；
args/kwargs: 要传入方法的参数。
实例方法：
is_alive()：返回进程是否在运行。
join([timeout])：阻塞当前上下文环境的进程程，直到调用此方法的进程终止或到达指定的timeout（可选参数）。
start()：进程准备就绪，等待CPU调度
run()：strat()调用run方法，如果实例进程时未制定传入target，这star执行t默认run()方法。
terminate()：不管任务是否完成，立即停止工作进程
属性：
authkey
daemon：和线程的setDeamon功能一样
exitcode(进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束）
name：进程名字。
pid：进程号。
例子一：
from multiprocessing import Process import threading import time def foo(i): print 'say hi',i for i in range(10): p = Process(target=foo,args=(i,)) p.start()
say hi 0 say hi 3 say hi 6 say hi 1 say hi 8 say hi 2 say hi 5 say hi 4 say hi 7 say hi 9 Process finished with exit code 0
例子二：
def foo(i): time.sleep(1) print 'say hi', i time.sleep(1) if __name__ == '__main__': p_list=[] for i in range(10): p = Process(target=foo, args=(i,)) p.daemon=True p_list.append(p) for p in p_list: p.start() for p in p_list: p.join() print 'main process end'
say hi 1 say hi 2 say hi 5 say hi 6 say hi 7 say hi 0 say hi 4 say hi 3 say hi 8 say hi 9 main process end Process finished with exit code 0
可以看出join（）方法和deamon属性的用法和多线程的基本一致。
Pool类
进程池内部维护一个进程序列，当使用时，则去进程池中获取一个进程，如果进程池序列中没有可供使用的进进程，那么程序就会等待，直到进程池中有可用进程为止。进程池设置最好等于CPU核心数量
构造方法：
Pool([processes[, initializer[, initargs[, maxtasksperchild[, context]]]]])
processes ：使用的工作进程的数量，如果processes是None那么使用 os.cpu_count()返回的数量。
initializer： 如果initializer是None，那么每一个工作进程在开始的时候会调用initializer(*initargs)。
maxtasksperchild：工作进程退出之前可以完成的任务数，完成后用一个新的工作进程来替代原进程，来让闲置的资源被释放。maxtasksperchild默认是None，意味着只要Pool存在工作进程就会一直存活。
context: 用在制定工作进程启动时的上下文，一般使用 multiprocessing.Pool() 或者一个context对象的Pool()方法来创建一个池，两种方法都适当的设置了context
实例方法：
apply(func[, args[, kwds]])：同步进程池
apply_async(func[, args[, kwds[, callback[, error_callback]]]]) ：异步进程池
close() ： 关闭进程池，阻止更多的任务提交到pool，待任务完成后，工作进程会退出。
terminate() ： 结束工作进程，不在处理未完成的任务
join() : wait工作线程的退出，在调用join()前，必须调用close() or terminate()。这样是因为被终止的进程需要被父进程调用wait（join等价与wait），否则进程会成为僵尸进程。pool.join()必须使用在
例子一（异步进程池）：
pool.close()或者pool.terminate()之后。其中close()跟terminate()的区别在于close()会等待池中的worker进程执行结束再关闭pool,而terminate()则是直接关闭。
# coding:utf-8 from multiprocessing import Pool import time def Foo(i): time.sleep(2) return i + 100 def Bar(arg): print arg if __name__ == '__main__': t_start=time.time() pool = Pool(5) for i in range(10): pool.apply_async(func=Foo, args=(i,), callback=Bar)#维持执行的进程总数为processes，当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去 pool.close() pool.join() # 进程池中进程执行完毕后再关闭，如果注释，那么程序直接关闭。 pool.terminate() t_end=time.time() t=t_end-t_start print 'the program time is :%s' %t
101 100 102 103 104 106 105 107 108 109 the program time is :4.22099995613 Process finished with exit code 0
例子二（同步进程池）：
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from multiprocessing import Process, Pool import time def Foo(i): time.sleep(1) print i + 100 if __name__ == '__main__': t_start=time.time() pool = Pool(5) for i in range(10): pool.apply(Foo, (i,)) pool.close() pool.join() # 进程池中进程执行完毕后再关闭，如果注释，那么程序直接关闭。 t_end=time.time() t=t_end-t_start print 'the program time is :%s' %t
100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 the program time is :10.2409999371 Process finished with exit code 0 可以看出进程同步顺序执行了，效率降低
例子三：异步进程池使用get()方法获得进程执行结果值（错误使用get（）方法获取结果）
def Bar(arg): return arg if __name__ == '__main__': t_start=time.time() pool = Pool(5) for i in range(10): res = pool.apply_async(func=Foo, args=(i,), callback=Bar)#维持执行的进程总数为processes，当一个进程执行完毕后会添加新的进程进去 print res.get() pool.close() pool.join() # 进程池中进程执行完毕后再关闭，如果注释，那么程序直接关闭。 pool.terminate() t_end=time.time() t=t_end-t_start print 'the program time is :%s' %t
100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 the program time is :20.2850000858 Process finished with exit code 0 可以看出由于每个进程的get()方法，程序变成同步执行了
例子四（正确使用get（）方法获取结果）
# coding:utf-8 from multiprocessing import Pool import time def Foo(i): time.sleep(2) return i + 100 def Bar(arg): return arg if __name__ == '__main__': res_list=[] t_start=time.time() pool = Pool(5) for i in range(10): res = pool.apply_async(func=Foo, args=(i,), callback=Bar) res_list.append(res) pool.close() pool.join() for res in res_list: print res.get() t_end=time.time() t=t_end-t_start print 'the program time is :%s' %t
100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 the program time is :4.22399997711 Process finished with exit code 0
进程数据共享
进程各自持有一份数据，默认无法共享数据
#!/usr/bin/env python # coding:utf-8 from multiprocessing import Process li = [] def foo(i): li.append(i) print 'say hi', li if __name__ == '__main__': for i in range(10): p = Process(target=foo, args=(i,)) p.start() print 'ending', li #期望输出[0到10的随机排列的列表]
say hi [1] say hi [0] say hi [2] say hi [3] say hi [4] say hi [5] ending [] say hi [6] say hi [7] say hi [8] say hi [9] Process finished with exit code 0
方法一（使用Array）：
Array(‘i’, range(10))中的‘i’参数C语言中的类型：
‘c’: ctypes.c_char ‘u’: ctypes.c_wchar ‘b’: ctypes.c_byte ‘B’: ctypes.c_ubyte
‘h’: ctypes.c_short ‘H’: ctypes.c_ushort ‘i’: ctypes.c_int ‘I’: ctypes.c_uint
‘l’: ctypes.c_long, ‘L’: ctypes.c_ulong ‘f’: ctypes.c_float ‘d’: ctypes.c_double
from multiprocessing import Process, Array def f(a): for i in range(len(a)): a[i] = -a[i] if __name__ == '__main__': arr = Array('i', range(10)) p = Process(target=f, args=(arr,)) p.start() p.join() print(arr[:])
[0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]
方法二（使用Manager）：
Manager()返回的manager提供list, dict, Namespace, Lock, RLock, Semaphore, BoundedSemaphore, Condition, Event, Barrier, Queue, Value and Array类型的支持。
from multiprocessing import Process, Manager def f(d, l): d[1] = '1' d['2'] = 2 d[0.25] = None l.reverse() if __name__ == '__main__': with Manager() as manager: d = manager.dict() l = manager.list(range(10)) p = Process(target=f, args=(d, l)) p.start() p.join() print(d) print(l)
{0.25: None, 1: '1', '2': 2}
[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
Process finished with exit code 0