material:廖雪峰
- 多进程（multiprocessing）
- fork()函数
import os
print('Process (%s) start...' % os.getpid())
# Only works on Unix/Linux/Mac:
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))
运行结果如下：
Process (876) start...
I (876) just created a child process (877).
I am child process (877) and my parent is 876.
在语句pid=os.fork()之前，只有一个进程在执行这段代码，但在这条语句之后，就变成两个进程在执行了，这两个进程的几乎完全相同，将要执行的下一条语句都是if pid==0 ……
为什么两个进程的pid不同呢，这与fork函数的特性有关。fork调用的一个奇妙之处就是它仅仅被调用一次，却能够返回两次，它可能有三种不同的返回值：
1）在父进程中，fork返回新创建子进程的进程ID；
2）在子进程中，fork返回0；
3）如果出现错误，fork返回一个负值；
在fork函数执行完毕后，如果创建新进程成功，则出现两个进程，一个是子进程，一个是父进程。在子进程中，fork函数返回0，在父进程中，fork返回新创建子进程的进程ID。我们可以通过fork返回的值来判断当前进程是子进程还是父进程。
引用一位网友的话来解释pid的值为什么在父子进程中不同。“其实就相当于链表，进程形成了链表，父进程的fpid(p 意味point)指向子进程的进程id, 因为子进程没有子进程，所以其fpid为0.
detailed explanation:
fork入门知识
- multiprocessing
跨平台的多进程模块，可以在windows上调用
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('Child process will start.')
p.start()
p.join()
print('Child process end.')
执行结果如下：
Parent process 928.
Child Process will start.
Run child process test (929)...
Process end.
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。
- Pool进程池
如果要启动大量的子进程，可以用进程池的方式批量创建子进程：
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(8):
p.apply_async(long_time_task, args=(i,))
print('Waiting for all subprocesses done...')
p.close()
p.join()
print('All subprocesses done.')
在我的7核cpu上执行结果如下：
Waiting for all subprocesses done...
Run task 0 (78178)...
Run task 1 (78179)...
Run task 2 (78180)...
Run task 3 (78181)...
Run task 4 (78182)...
Run task 5 (78183)...
Run task 6 (78184)...
Run task 7 (78185)...
Task 6 runs 0.22 seconds.
Run task 8 (78184)...
Task 5 runs 1.29 seconds.
Task 4 runs 1.43 seconds.
Task 8 runs 1.43 seconds.
Task 1 runs 1.69 seconds.
Task 0 runs 1.85 seconds.
Task 3 runs 2.08 seconds.
Task 7 runs 2.24 seconds.
Task 2 runs 2.26 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，task 0，1，2，3，4，5，6，7是立刻执行的，而task 8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8，因此，最多同时执行8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(9)
就可以同时跑9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。
-
子进程
subprocess模块，没看懂 -
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):
print('Process to write: %s' % os.getpid())
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):
print('Process to read: %s' % os.getpid())
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()
运行结果如下：
Process to write: 50563
Put A to queue...
Process to read: 50564
Get A from queue.
Put B to queue...
Get B from queue.
Put C to queue...
Get C from queue.
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