multiprocessing库是基于threading API，它可以把工作划分为多个进程。有些情况下，multiprocessing可以作为临时替换取代threading来利用多个CPU内核，相应地避免Python全局解释器锁所带来的计算瓶颈。
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。
阅读目录 1. Process 2. Lock 3. Semaphore 4. Event 5. Queue 6. Pipe 7. Pool 序. multiprocessing 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
运维的过程中我们可能需要编写并发的应用程序,多进程的学习是很有必要的。我们都知道进程是操作系统进行资源分配和调度的基本单位，在单核 CPU 里，同一时刻只能运维单个进程，虽然我们仍可以同时运行多个程序，但是进程之间通过轮流占用 CPU 来执行的。进程有三种状态，他们之间的转化关系如下图所示：
消息队列是一种进程间通信方式，可以实现进程之间的异步通信，即一个进程向消息队列发送消息，另一个进程从消息队列中接收消息。在Python中，可以使用multiprocessing模块中的Queue类来创建消息队列。
对于操作系统来说，一个任务就是一个进程，进程就是程序执行的载体，如Python脚本中执行main函数就启动了一个进程，打开微信或者浏览器就是开启了一个进程，进程的运行需要资源支持，也就需要消耗CPU和内存
work1=multiprocessing.Process(target=n1,args=a) 创建一个work1进程
进程： 进程就是一个程序在一个数据集上的一次动态执行过程。进程一般由程序、数据、进程控制块（pcb）三部分组成。 （1）我们编写的程序用来描述进程要完成哪些功能以及如何完成； （2）数据则是程序在执行过程中所需要使用的资源； （3）进程控制块用来记录进程的所有信息。系统可以利用它来控制和管理进程，它是系统感知进程存在的唯一标志。
在多进程编程中，进程之间需要进行通信，以实现数据共享、协作计算等功能。而进程间通信（IPC，Inter-Process Communication）是实现这些功能的重要手段。Python提供了多种进程间通信方式，包括管道、共享内存、消息队列、信号量等。
线程共享全局状态，进程完全独立。线程局限在一个处理器，线程可以发挥多个处理器的资源. 没有找到processing模块只找到multiprocessing #!/usr/bin/env python from multiprocessing import Process,Queue import time q=Queue() def f(q): x=q.get() print "Process number %s,sleeps for %s second" % (x,x) time.sleep(x) print "Process number %s finished" % x for i in range(10): q.put(i) i=Process(target=f,args=[q]) i.start() print "main process joins on queue" i.join() print "Main Program finished" 多进程ping扫描 #!/usr/bin/env python import subprocess import time import sys from multiprocessing import Process,Queue #multiprocessing 本身带有的Queue num_Process=50 queue=Queue() ips=['172.18.10.101','172.18.10.102','172.18.10.103','172.18.10.104','172.18.10.105'] def pinger(i,q): while True: if q.empty(): #增加：Process增加了查看列队是否为空 sys.exit() ip=q.get() #一样：取得队列内容threading和multiprocessing.Process一样，获取put过来的ip print "Process Numer: %s" % i ret=subprocess.call("ping -c 1 %s" % ip,shell=True,stdout=open('/dev/null','w'),stderr=subprocess.STDOUT) if ret==0: print "Process Numer %s ping:%s is alive" % (i,ip) else: print "Process Numer: %s did not find a response for %s" % (i,ip) #减少：没有threading的queue.task_done() for ip in ips: queue.put(ip) #一样：放入队列内容threading.Thread和multiprocessing.Process一样 #顺序很重要，需要先put ip for i in range(num_Process): worker=Process(target=pinger,args=[i,queue]) #减少：没有threading.Thread的worker.setDaemon(True) worker.start() print "Main joins on queue" worker.join() #变化：由threading.Thread队列queue的join方法变成了multiprocessing.Process实例的join方法 print "Done" multiprocessing.Process和threading.Thread比较 multiprocessing.Process没有的 queue.task_done() worker.setDaemon(True) 两者都有的 queue.put(ip) queue.get() 有方法但变化了的 queue.join() 变成了 worker.join()#队列的连接变成进
pro = multiprocessing.Process(target=入口, args=(), kwargs={})
线程替代方案 subprocess 完全跳过线程，使用进程 是派生进程的主要替代方案 python2.4后引入 multiprocessiong 使用threading接口派生，使用子进程 允许为多核或者多cpu派生进程，接口跟threading非常相似 python2.6后引入 concurrent.futures - 新的异步执行模块 - 任务级别的操作 - python3.2后引入多进程 进程间通讯(InterprocessCommunication, IPC) 进程之间无任何
并行：对于多核cpu处理多任务，操作系统会给cpu的每个内核安排一个执行的软件，多个内核是真正的一起执行软件。这里需要注意多核cpu是并行的执行多任务，始终有多个软件一起执行。
分析：注意：实例化时threading.Thread(target=xxx, args=(xxx,))格式完整，工业风写法为init了的类的函数，args为其余param，一行搞定喵
def foo(i): print ('called function in process: %s' %i) return
在本文[1]中，我们将学习如何使用多处理模块中的特定 Python 类（进程类）。我将通过示例为您提供快速概述。
multiprocessing 是一个支持使用与 threading 模块类似的 API 来产生进程的包。 multiprocessing 包同时提供了本地和远程并发操作，通过使用子进程而非线程有效地绕过了 全局解释器锁。 因此，multiprocessing 模块允许程序员充分利用给定机器上的多个处理器。 它在 Unix 和 Windows 上均可运行。
python中提供多进程包：multiprocessing，支持子进程，通信，共享内存，执行不同形式的同步，提供了Process、Pipi、Lock等组件
我们已经见过了使用subprocess包来创建子进程，但这个包有两个很大的局限性：1) 我们总是让subprocess运行外部的程序，而不是运行一个Python脚本内部编写的函数。2) 进程间只通过管道进行文本交流。以上限制了我们将subprocess包应用到更广泛的多进程任务。(这样的比较实际是不公平的，因为subprocessing本身就是设计成为一个shell，而不是一个多进程管理包) threading和multiprocessing (请尽量先阅读Python多线程与同步) multiproce
要让两个函数互不影响地运行，可以使用 Python 的 multiprocessing模块。这个模块可以让你在不同的进程中运行函数，从而实现并行计算。
一前言 使用python进行并发处理多台机器/多个实例的时候，我们可以使用threading ，但是由于著名的GIL存在，实际上threading 并未提供真正有效的并发处理，要充分利用到多核CPU，我们需要使用多进程。Python提供了非常好用的多进程包--multiprocessing。multiprocessing 可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程,该Process对象与Threading对象的用法基本相同，具有相同的方法(官方原话:"The multiprocessing package mostly replicates the API of the threading module.") 比如:start(),run(),join()的方法。multiprocessing包中也有Lock/Event/Semaphore/Condition/Pipe/Queue类用于进程之间的通信。话不多说 show me the code！ 二使用 2.1 初识异同
获取进程编号的目的是验证主进程和子进程的关系，可以得知子进程是由那个主进程创建出来的。
在Unix/Linux中系统内核提供了fork系统调用来创建进程，根据不同的返回值来判断当前进程是子进程还是父进程，C语言代码示例如下：
python 进程与线程是并发编程的两种常见方式。进程是操作系统中的一个基本概念，表示程序在操作系统中的一次执行过程，拥有独立的地址空间、资源、优先级等属性。线程是进程中的一条执行路径，可以看做是轻量级的进程，与同一个进程中的其他线程共享相同的地址空间和资源。
多任务的介绍 多任务指的是在同一之间内执行多个任务 并发 在一段时间内交替的去执行多个任务,例如单核的CPU处理多任务,操作系统要让各个任务交替执行。 前提是任务量大于CPU的核数 并行 在一段时间内真正的同时一起执行多个任务 对于多核心CPU处理多任务,操作系统会给CPU的每个内核安排一个执行任务,多个内核是真正的一起同时执行多个任务。 进程的介绍 如何在程序中实现多任务的方式？ 进程的概念：进程(Process)是资源分配的最小单位,它是操作系统进行资源分配和调度运行的基本单位,通俗理解就是
在Python编程中，多进程编程是一种重要的技术手段。Python作为一种高级编程语言，天生具有多线程编程的特性，但是由于GIL(Global Interpreter Lock)的存在，线程在并发执行的效率较低。多进程编程则是一种有效的解决方案。
进程是计算机系统中资源分配的最小单位，也是操作系统可以控制的最小单位，在数据科学中很多涉及大量计算、CPU密集型的任务都可以通过多进程并行运算的方式大幅度提升运算效率从而节省时间开销，而在Python中实现多进程有多种方式，本文就将针对其中较为易用的几种方式进行介绍。
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。
由于计算机的CPU是单核的，所以一次只能执行一个任务。 但是现代计算机通常都有多个核心，如果只有一个进程在运行，那么其他核心就处于闲置状态。 多进程编程可以同时利用多个核心，提高程序的运行效率。
def foo(i): print('called function in process %s' % i) if name=="main": pros=[] for i in range(5): p=multiprocessing.Process(target=foo,args=(i,)) pros.append(p) p.start() p.join()
主进程与子进程是并发执行的，进程之间默认是不能共享全局变量的(子进程不能改变主进程中全局变量的值)。
#_*_coding:utf-8_*_ __author__ = 'jieli' import time import multiprocessing ''' 线程多锁是不需要当成参数传多,因为线程之间是共享内存多。 但是进程之间多锁是需要当成参数传的,因为进程之间的内存是独立的 多进程之间加锁是为了防止同时对一个文件做操作等等 ''' def run(num,l): time.sleep(1) #l.acquire() print "hello, my name is:",n
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
Python很简单，容易使用，开发效率很高，移植性很好，代码资源也很丰富，被广泛使用。但是Python代码编出来的动态库比较大，python库很全，缺点就是库比较大。
https://segmentfault.com/q/1010000010403117/a-1020000010411306
Python实现多进程的方式主要有两种：一种方法是使用os模块中的fork方法; 另一种是使用multiprocessing模块。这两种方法的区别在于前者仅适用于Unix/Linux操作操作。对win是不支持的，而后者则是跨平台的实现方式。
def initem(pipe): out,=pipe for item in range(10): out.send(item) out.close() def mulitem(pipe1,pipe2): close,inpipe=pipe1 close.close() out,=pipe2 try: while True: item=inpipe.recv() out.send(item*item) except: out.close() if name=="main": pipe1=multiprocessing.Pipe(True) pipe2=multiprocessing.Pipe(True) p1=multiprocessing.Process(target=initem,args=(pipe1,)) p1.start() p2=multiprocessing.Process(target=mulitem,args=(pipe1,pipe2)) p2.start() pipe1[0].close() pipe2[0].close() try: while True: print(pipe2[1].recv()) except: print("End")
假如我们现在创建一个子进程，这个子进程执行完大概需要2秒钟，现在让主进程执行0.5秒钟就退出程序，查看一下执行结果，示例代码如下:
本文介绍Python的os包中有查询和修改进程信息的函数，Python的这些工具符合Linux系统的相关概念，所以可以帮助理解Linux体系。
这样子我们得出dance_process和sing_process是由main建立的子进程。
在flask项目中，防止随着时间的流逝，数据库数据越来越多，导致接口访问数据库速度变慢。所以自己填充数据进行测试及 mysql优化
然后还有一个os.fork函数，可以调用系统api并且创建子进程。但是fork在Windows上并不存在，在Linux和Mac可以成功使用。因为手头没有Linux的机器，就没尝试这个。
进程等待目的： 主进程会等待所有的子进程执行完成以后再退出。 目标： 主进程退出同时销毁子进程 解决方法： 1.把子进程设置成为守护主进程，主进程退出子进程直接销毁 通过sub_process.daemon = True实现 import multiprocessing import time def task(): while True: print("waiting...") time.sleep(1) # 标准python写法，直接执行的模
使用 multiprocessing 里的 Queue() import multiprocessing def download_from_web(q): """下载数据""" # 模拟从网上下载的数据 data = [11, 22, 33, 44] # 向队列中写入数据 for temp in data: q.put(temp) print("下载器已经下载完了数据并且存入到队列中") def analysis_data(q)
在Python中，GIL是一个广为人知的概念，它影响了Python解释器的多线程执行。GIL（Global Interpreter Lock）是一种机制，它可以确保在同一时间只有一个线程在Python解释器中执行字节码。这意味着，尽管Python中有多线程的概念，但在实际执行过程中，同一时刻只有一个线程被允许执行。
但是上面 for 循环有个问题，一次循环中需要等 耗时最长的子进程 结束才能开始下一个循环
线程是进程的执行单元,对于大多数程序来说,可能只有一个主线程,但是为了能够提高效率,有些程序会采用多线程,在系统中所有的线程看起来都是同时执行的,例如,现在的多线程网络下载程序中,就使用了这种线程并发的特性,程序将欲下载的文件分成多个部分,然后同时进行下载,从而加快速度.虽然线程并不是一个容易掌握和使用的概念,但是如果运用得当,还是可以获得很不错的性能的.
仔细说来，multiprocess不是一个模块而是python中一个操作、管理进程的包。 之所以叫multi是取自multiple的多功能的意思,在这个包中几乎包含了和进程有关的所有子模块。由于提供的子模块非常多，为了方便大家归类记忆，我将这部分大致分为四个部分：创建进程部分，进程同步部分，进程池部分，进程之间数据共享。重点强调：进程没有任何共享状态，进程修改的数据，改动仅限于该进程内，但是通过一些特殊的方法，可以实现进程之间数据的共享。
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