python多进程编写
第一种：使用fork创建多进程（windows没有fork调用）要让Python程序实现多进程（multiprocessing），我们先了解操作系统的相关知识。Unix/Linux操
作系统提供了一个fork()系统调用，它非常特殊。普通的函数调用，调用一次，返回一次，但是fork()
调用一次，返回两次，因为操作系统自动把当前进程（称为父进程）复制了一份（称为子进程），然
后，分别在父进程和子进程内返回。子进程永远返回0，而父进程返回子进程的ID。这样做的理由是，
一个父进程可以fork出很多子进程，所以，父进程要记下每个子进程的ID，而子进程只需要调用getppid
()就可以拿到父进程的ID。
Python的os模块封装了常见的系统调用，其中就包括fork，可以在Python程序中轻松创建子进程：
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))运行结果：
Process (49290) start...
I (49290) just created a child process (49305).父进程
I am child process (49305) and my parent is 49290.子进程第二种：使用multiprocessing创建多进程（跨平台版本）
multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象，其中参数target表示子进程执行
的函数，args表示子进程函数的参数。下面的例子演示了启动一个子进程并等待其结束：
from multiprocessing import Process
import os
# 子进程要执行的代码
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()
p.join()
print ('Process end.')
运行结果：
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Parent process 49290.
Process will start.
Run child process test (49702)...
Process end.代码解读：
创建子进程时，只需要传入一个执行函数和函数的参数，创建一个Process实例，用start()方法
启动，这样创建进程比fork()还要简单。join()方法可以等待子进程结束后再继续往下运行，通常用于
进程间的同步。
第三种：使用Pool启动大量的子进程（跨平台版本）
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()
p.join()
print ('All subprocesses done.')
结果如下：
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Parent process 49885.
Run task 2 (49970)...
Run task 0 (49968)...
Run task 1 (49969)...
Run task 3 (49971)...
Run task 4 (49972)...
Waiting for all subprocesses done...
Task 3 runs 1.08 seconds.
Task 4 runs 1.25 seconds.
Task 1 runs 1.32 seconds.
Task 2 runs 1.50 seconds.
Task 0 runs 2.19 seconds.
All subprocesses done.代码解读：
对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，task0，1，2，3是立刻执行的，而
task4要等待前面某个task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。由于Pool的默认大小是CPU的核数，如果你不幸拥有8核CPU，你要提交至少
9个子进程才能看到上面的等待效果。
第四种：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。
我们以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：
from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random
# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
for value in ['A', 'B', 'C']:
print ('Put %s to queue...' % value)
q.put(value)
time.sleep(random.random())
# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
while True:
value = q.get(True)
print ('Get %s from queue.' % 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，写入:
pw.start()
# 启动子进程pr，读取:
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()
运行结果：
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Put A to queue...
Get A from queue.
Put B to queue...
Get B from queue.
Put C to queue...
Get C from queue.
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