前言

想要充分利用多核CPU资源，Python中大部分情况下都需要使用多进程，Python中提供了multiprocessing这个包实现多进程。multiprocessing支持的进程、进程间的同步与通信，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。

开辟子进程

multiprocessing中提供了Process类来生成进程实例

group分组，实际上不使用

target表示调用对象，你可以传入方法的名字

args表示给调用对象以元组的形式提供参数，比如target时函数a，他有两个参数m，n，那么该参数为args=(m, n)即可

kwargs表示调用对象的字典

name时别名，相当于给这个进程取一个名字

先来个小例子：

运行结果：

根据运行结果可知，父进程运行结束后的进程仍然还在运行，这可能造成僵尸（ zombie）进程。

通常情况下，当子进程终结时，它会通知父进程，清空自己所占据的内存，并在内核里留下自己的退出信息。父进程在得知子进程终结时，会从内核中取出子进程的退出信息。但是，如果父进程早于子进程终结，这可能造成子进程的退出信息滞留在内核中，子进程成为僵尸（zombie）进程。当大量僵尸进程积累时，内存空间会被挤占。

有什么办法可以避免僵尸进程呢？

这里介绍进程的一个属性 deamon，当其值为TRUE时，其父进程结束，该进程也直接终止运行（即使还没运行完）。

所以给上面的程序加上p.deamon = true，看看效果。

执行结果：

那么问题又来了，子进程并没有执行完，这不是所期望的结果。有没办法将子进程执行完后才让父进程结束呢？

这里引入p.join()方法，它使子进程执行结束后，父进程才执行之后的代码

执行结果：

subProcess 32076 run, Fri May 15 14:46:07 2020

subProcess 32076 run, Fri May 15 14:46:09 2020

subProcess 32076 run, Fri May 15 14:46:11 2020

Parent process run. subProcess is 32076

Parent process end,Fri May 15 14:46:13 2020

这样所有的进程就能顺利的执行了。

将进程定义成类

通过继承Process类，来自定义进程类，实现run方法。实例p通过调用p.start()时自动调用run方法。如下：

执行结果和上一个例子相同。

创建多个进程

很多时候系统都需要创建多个进程以提高CPU的利用率，当数量较少时，可以手动生成一个个Process实例。当进程数量很多时，或许可以利用循环，但是这需要程序员手动管理系统中并发进程的数量，有时会很麻烦。这时进程池Pool就可以发挥其功效了。可以通过传递参数限制并发进程的数量，默认值为CPU的核数。

直接上例子

执行结果

开头部分

末尾部分：

相关说明：

这里进程池对并发进程的限制数量为8个，而程序运行时会产生16个进程，进程池将自动管理系统内进程的并发数量，其余进程将会在队列中等待。限制并发数量是因为，系统中并发的进程不是越多越好，并发进程太多，可能使CPU大部分的时间用于进程调度，而不是执行有效的计算。

采用多进程并发技术时，就单个处理机而言，其对进程的执行是串行的。但具体某个时刻哪个进程获得CPU资源而执行是不可预知的（如执行结果的开头部分，各进程的执行顺序不定），这就体现了进程的异步性。

如果单个程序执行14次run_proc函数，那么它会需要至少16秒,通过进程的并发，这里只需要2.49秒，可见并发的优势。

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