1.进程
1.1多线程的引入
现实生活中
有很多的场景中的事情是同时进行的，比如开车的时候手和脚共同来驾驶汽车，再比如唱歌跳舞也是同时进行的；
如下视频是：迈克杰克逊的一段视频
http://v.youku.com/v_show/id_XMzE5NjEzNjA0.html?&sid=40117&from=y1.2-1.999.6
试想，如果把唱歌和跳舞这2件事情分开依次完成的话，估计就没有那么好的效果了（想一下场景：先唱歌，然后在跳舞，O(∩_∩)O哈哈~）
程序中
如下程序，来模拟“唱歌跳舞”这件事情
#coding=utf-8
fromtimeimportsleep
defsing():
foriinrange(3):
print("正在唱歌...%d"%i)
sleep(1)
defdance():
foriinrange(3):
print("正在跳舞...%d"%i)
sleep(1)
if__name__ =='__main__':
sing()#唱歌
dance()#跳舞
!注意
·很显然刚刚的程序并没有完成唱歌和跳舞同时进行的要求
·如果想要实现“唱歌跳舞”同时进行，那么就需要一个新的方法，叫做：多任务
1.2多任务概念
什么叫“多任务”呢？简单地说，就是操作系统可以同时运行多个任务。打个比方，你一边在用浏览器上网，一边在听MP3，一边在用Word赶作业，这就是多任务，至少同时有3个任务正在运行。还有很多任务悄悄地在后台同时运行着，只是桌面上没有显示而已。
现在，多核CPU已经非常普及了，但是，即使过去的单核CPU，也可以执行多任务。由于CPU执行代码都是顺序执行的，那么，单核CPU是怎么执行多任务的呢？
答案就是操作系统轮流让各个任务交替执行，任务1执行0.01秒，切换到任务2，任务2执行0.01秒，再切换到任务3，执行0.01秒……这样反复执行下去。表面上看，每个任务都是交替执行的，但是，由于CPU的执行速度实在是太快了，我们感觉就像所有任务都在同时执行一样。
真正的并行执行多任务只能在多核CPU上实现，但是，由于任务数量远远多于CPU的核心数量，所以，操作系统也会自动把很多任务轮流调度到每个核心上执行。
1.3 进程的创建-fork
1.进程VS程序
编写完毕的代码，在没有运行的时候，称之为程序
正在运行着的代码，就成为进程
进程，除了包含代码以外，还有需要运行的环境等，所以和程序是有区别的
2. fork( )
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：
importos
#注意，fork函数，只在Unix/Linux/Mac上运行，windows不可以
pid = os.fork()
ifpid ==0:
print('哈哈1')
else:
print('哈哈2')
说明：
·程序执行到os.fork()时，操作系统会创建一个新的进程（子进程），然后复制父进程的所有信息到子进程中
·然后父进程和子进程都会从fork()函数中得到一个返回值，在子进程中这个值一定是0，而父进程中是子进程的id号
在Unix/Linux操作系统中，提供了一个fork()系统函数，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。
1.4 getpid() getppid()
importos
rpid = os.fork()
ifrpid<0:
print("fork调用失败。")
elifrpid ==0:
print("我是子进程（%s），我的父进程是（%s）"%(os.getpid(),os.getppid()))
x+=1
else:
print("我是父进程（%s），我的子进程是（%s）"%(os.getpid(),rpid))
print("父子进程都可以执行这里的代码")
运行结果：
我是父进程（19360），我的子进程是（19361）
父子进程都可以执行这里的代码
我是子进程（19361），我的父进程是（19360）
父子进程都可以执行这里的代码
1.5多进程修改全局变量
#coding=utf-8
importos
importtime
num =0
#注意，fork函数，只在Unix/Linux/Mac上运行，windows不可以
pid = os.fork()
ifpid ==0:
num+=1
print('哈哈1---num=%d'%num)
else:
time.sleep(1)
num+=1
print('哈哈2---num=%d'%num)
总结：
·多进程中，每个进程中所有数据（包括全局变量）都各有拥有一份，互不影响
1.6多次fork问题
如果在一个程序，有2次的fork函数调用，是否就会有3个进程呢？
#coding=utf-8
importos
importtime
#注意，fork函数，只在Unix/Linux/Mac上运行，windows不可以
pid = os.fork()
ifpid ==0:
print('哈哈1')
else:
print('哈哈2')
pid = os.fork()
ifpid ==0:
print('哈哈3')
else:
print('哈哈4')
time.sleep(1)
父子进程的执行顺序
父进程、子进程执行顺序没有规律，完全取决于操作系统的调度算法
1.7 multiprocess
如果你打算编写多进程的服务程序，Unix/Linux无疑是正确的选择。由于Windows没有fork调用，难道在Windows上无法用Python编写多进程的程序？
由于Python是跨平台的，自然也应该提供一个跨平台的多进程支持。multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。
multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象，下面的例子演示了启动一个子进程并等待其结束：
#coding=utf-8
frommultiprocessingimportProcess
importos
#子进程要执行的代码
defrun_proc(name):
print('子进程运行中，name= %s ,pid=%d...'% (name, os.getpid()))
if__name__=='__main__':
print('父进程%d.'% os.getpid())
p = Process(target=run_proc, args=('test',))
print('子进程将要执行')
p.start()
p.join()
print('子进程已结束')
说明
·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。
Process语法结构如下：
Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])
·target：表示这个进程实例所调用对象；
·args：表示调用对象的位置参数元组；
·kwargs：表示调用对象的关键字参数字典；
·name：为当前进程实例的别名；
·group：大多数情况下用不到；
Process类常用方法：
·is_alive()：判断进程实例是否还在执行；
·join([timeout])：是否等待进程实例执行结束，或等待多少秒；
·start()：启动进程实例（创建子进程）；
·run()：如果没有给定target参数，对这个对象调用start()方法时，就将执行对象中的run()方法；
·terminate()：不管任务是否完成，立即终止；
Process类常用属性：
·name：当前进程实例别名，默认为Process-N，N为从1开始递增的整数；
·pid：当前进程实例的PID值；
实例1
frommultiprocessingimportProcess
importos
fromtimeimportsleep
#子进程要执行的代码
defrun_proc(name, age, **kwargs):
foriinrange(10):
print('子进程运行中，name= %s,age=%d ,pid=%d...'% (name, age,os.getpid()))
print(kwargs)
sleep(0.5)
if__name__=='__main__':
print('父进程%d.'% os.getpid())
p = Process(target=run_proc, args=('test',18), kwargs={"m":20})
print('子进程将要执行')
p.start()
sleep(1)
p.terminate()
p.join()
print('子进程已结束')
运行结果:
父进程21378.
子进程将要执行
子进程运行中，name= test,age=18,pid=21379...
{'m':20}
子进程运行中，name= test,age=18,pid=21379...
{'m':20}
子进程已结束
实例2
#coding=utf-8
frommultiprocessingimportProcess
importtime
importos
#两个子进程将会调用的两个方法
defworker_1(interval):
print("worker_1,父进程(%s),当前进程(%s)"%(os.getppid(),os.getpid()))
t_start = time.time()
time.sleep(interval)#程序将会被挂起interval秒
t_end = time.time()
print("worker_1,执行时间为'%0.2f'秒"%(t_end - t_start))
defworker_2(interval):
print("worker_2,父进程(%s),当前进程(%s)"%(os.getppid(),os.getpid()))
t_start = time.time()
time.sleep(interval)
t_end = time.time()
print("worker_2,执行时间为'%0.2f'秒"%(t_end - t_start))
#输出当前程序的ID
print("进程ID：%s"%os.getpid())
#创建两个进程对象，target指向这个进程对象要执行的对象名称，
#args后面的元组中，是要传递给worker_1方法的参数，
#因为worker_1方法就一个interval参数，这里传递一个整数2给它，
#如果不指定name参数，默认的进程对象名称为Process-N，N为一个递增的整数
p1=Process(target=worker_1,args=(2,))
p2=Process(target=worker_2,name="yongGe",args=(1,))
#使用"进程对象名称.start()"来创建并执行一个子进程，
#这两个进程对象在start后，就会分别去执行worker_1和worker_2方法中的内容
p1.start()
p2.start()
#同时父进程仍然往下执行，如果p2进程还在执行，将会返回True
print("p2.is_alive=%s"%p2.is_alive())
#输出p1和p2进程的别名和pid
print("p1.name=%s"%p1.name)
print("p1.pid=%s"%p1.pid)
print("p2.name=%s"%p2.name)
print("p2.pid=%s"%p2.pid)
#join括号中不携带参数，表示父进程在这个位置要等待p1进程执行完成后，
#再继续执行下面的语句，一般用于进程间的数据同步，如果不写这一句，
#下面的is_alive判断将会是True，在shell（cmd）里面调用这个程序时
#可以完整的看到这个过程，大家可以尝试着将下面的这条语句改成p1.join(1)，
#因为p2需要2秒以上才可能执行完成，父进程等待1秒很可能不能让p1完全执行完成，
#所以下面的print会输出True，即p1仍然在执行
p1.join()
print("p1.is_alive=%s"%p1.is_alive())
执行结果:
进程ID：19866
p2.is_alive=True
p1.name=Process-1
p1.pid=19867
p2.name=yongGe
p2.pid=19868
worker_1,父进程(19866),当前进程(19867)
worker_2,父进程(19866),当前进程(19868)
worker_2,执行时间为'1.00'秒
worker_1,执行时间为'2.00'秒
p1.is_alive=False
1.8进程的创建
创建新的进程还能够使用类的方式，可以自定义一个类，继承Process类，每次实例化这个类的时候，就等同于实例化一个进程对象，请看下面的实例：
frommultiprocessingimportProcess
importtime
importos
#继承Process类
classProcess_Class(Process):
#因为Process类本身也有__init__方法，这个子类相当于重写了这个方法，
#但这样就会带来一个问题，我们并没有完全的初始化一个Process类，所以就不能使用从这个类继承的一些方法和属性，
#最好的方法就是将继承类本身传递给Process.__init__方法，完成这些初始化操作
def__init__(self,interval):
Process.__init__(self)
self.interval = interval
#重写了Process类的run()方法
defrun(self):
print("子进程(%s)开始执行，父进程为（%s）"%(os.getpid(),os.getppid()))
t_start = time.time()
time.sleep(self.interval)
t_stop = time.time()
print("(%s)执行结束，耗时%0.2f秒"%(os.getpid(),t_stop-t_start))
if__name__=="__main__":
t_start = time.time()
print("当前程序进程(%s)"%os.getpid())
p1 = Process_Class(2)
#对一个不包含target属性的Process类执行start()方法，就会运行这个类中的run()方法，所以这里会执行p1.run()
p1.start()
p1.join()
t_stop = time.time()
print("(%s)执行结束，耗时%0.2f"%(os.getpid(),t_stop-t_start))
1.9进程池pool
当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，但如果是上百甚至上千个目标，手动的去创建进程的工作量巨大，此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法。
初始化Pool时，可以指定一个最大进程数，当有新的请求提交到Pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到指定的最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程来执行，请看下面的实例：
frommultiprocessingimportPool
importos,time,random
defworker(msg):
t_start = time.time()
print("%s开始执行,进程号为%d"%(msg,os.getpid()))
#random.random()随机生成0~1之间的浮点数
time.sleep(random.random()*2)
t_stop = time.time()
print(msg,"执行完毕，耗时%0.2f"%(t_stop-t_start))
po=Pool(3)#定义一个进程池，最大进程数3
foriinrange(0,10):
#Pool.apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))
#每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标
po.apply_async(worker,(i,))
print("----start----")
po.close()#关闭进程池，关闭后po不再接收新的请求
po.join()#等待po中所有子进程执行完成，必须放在close语句之后
print("-----end-----")
运行结果:
----start----
0开始执行,进程号为21466
1开始执行,进程号为21468
2开始执行,进程号为21467
0执行完毕，耗时1.01
3开始执行,进程号为21466
2执行完毕，耗时1.24
4开始执行,进程号为21467
3执行完毕，耗时0.56
5开始执行,进程号为21466
1执行完毕，耗时1.68
6开始执行,进程号为21468
4执行完毕，耗时0.67
7开始执行,进程号为21467
5执行完毕，耗时0.83
8开始执行,进程号为21466
6执行完毕，耗时0.75
9开始执行,进程号为21468
7执行完毕，耗时1.03
8执行完毕，耗时1.05
9执行完毕，耗时1.69
-----end-----
multiprocessing.Pool常用函数解析：
·apply_async(func[, args[, kwds]])：使用非阻塞方式调用func（并行执行，堵塞方式必须等待上一个进程退出才能执行下一个进程），args为传递给func的参数列表，kwds为传递给func的关键字参数列表；
·apply(func[, args[, kwds]])：使用阻塞方式调用func
·close()：关闭Pool，使其不再接受新的任务；
·terminate()：不管任务是否完成，立即终止；
·join()：主进程阻塞，等待子进程的退出， 必须在close或terminate之后使用；
apply堵塞式
frommultiprocessingimportPool
importos,time,random
defworker(msg):
t_start = time.time()
print("%s开始执行,进程号为%d"%(msg,os.getpid()))
#random.random()随机生成0~1之间的浮点数
time.sleep(random.random()*2)
t_stop = time.time()
print(msg,"执行完毕，耗时%0.2f"%(t_stop-t_start))
po=Pool(3)#定义一个进程池，最大进程数3
foriinrange(0,10):
po.apply(worker,(i,))
print("----start----")
po.close()#关闭进程池，关闭后po不再接收新的请求
po.join()#等待po中所有子进程执行完成，必须放在close语句之后
print("-----end-----")
运行结果:
0开始执行,进程号为21532
0执行完毕，耗时1.91
1开始执行,进程号为21534
1执行完毕，耗时1.72
2开始执行,进程号为21533
2执行完毕，耗时0.50
3开始执行,进程号为21532
3执行完毕，耗时1.27
4开始执行,进程号为21534
4执行完毕，耗时1.05
5开始执行,进程号为21533
5执行完毕，耗时1.60
6开始执行,进程号为21532
6执行完毕，耗时0.25
7开始执行,进程号为21534
7执行完毕，耗时0.63
8开始执行,进程号为21533
8执行完毕，耗时1.21
9开始执行,进程号为21532
9执行完毕，耗时0.60
----start----
-----end-----
1.10进程间通信Queue
Process之间有时需要通信，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。
1. Queue的使用
可以使用multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递，Queue本身是一个消息列队程序，首先用一个小实例来演示一下Queue的工作原理：
#coding=utf-8
frommultiprocessingimportQueue
q=Queue(3)#初始化一个Queue对象，最多可接收三条put消息
q.put("消息1")
q.put("消息2")
print(q.full())#False
q.put("消息3")
print(q.full())#True
#因为消息列队已满下面的try都会抛出异常，第一个try会等待2秒后再抛出异常，第二个Try会立刻抛出异常
try:
q.put("消息4",True,2)
except:
print("消息列队已满，现有消息数量:%s"%q.qsize())
try:
q.put_nowait("消息4")
except:
print("消息列队已满，现有消息数量:%s"%q.qsize())
#推荐的方式，先判断消息列队是否已满，再写入
ifnotq.full():
q.put_nowait("消息4")
#读取消息时，先判断消息列队是否为空，再读取
ifnotq.empty():
foriinrange(q.qsize()):
print(q.get_nowait())
运行结果:
False
True
消息列队已满，现有消息数量:3
消息列队已满，现有消息数量:3
消息1
消息2
消息3
说明
初始化Queue()对象时（例如：q=Queue()），若括号中没有指定最大可接收的消息数量，或数量为负值，那么就代表可接受的消息数量没有上限（直到内存的尽头）；
·Queue.qsize()：返回当前队列包含的消息数量；
·Queue.empty()：如果队列为空，返回True，反之False；
·Queue.full()：如果队列满了，返回True,反之False；
·Queue.get([block[, timeout]])：获取队列中的一条消息，然后将其从列队中移除，block默认值为True；
1）如果block使用默认值，且没有设置timeout（单位秒），消息列队如果为空，此时程序将被阻塞（停在读取状态），直到从消息列队读到消息为止，如果设置了timeout，则会等待timeout秒，若还没读取到任何消息，则抛出"Queue.Empty"异常；
2）如果block值为False，消息列队如果为空，则会立刻抛出"Queue.Empty"异常；
·Queue.get_nowait()：相当Queue.get(False)；
·Queue.put(item,[block[, timeout]])：将item消息写入队列，block默认值为True；
1）如果block使用默认值，且没有设置timeout（单位秒），消息列队如果已经没有空间可写入，此时程序将被阻塞（停在写入状态），直到从消息列队腾出空间为止，如果设置了timeout，则会等待timeout秒，若还没空间，则抛出"Queue.Full"异常；
2）如果block值为False，消息列队如果没有空间可写入，则会立刻抛出"Queue.Full"异常；
·Queue.put_nowait(item)：相当Queue.put(item, False)；
2. Queue实例
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：
frommultiprocessingimportProcess, Queue
importos, time, random
#写数据进程执行的代码:
defwrite(q):
forvaluein['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:
defread(q):
whileTrue:
ifnotq.empty():
value = q.get(True)
print'Get %s from queue.'% value
time.sleep(random.random())
else:
break
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()
#等待pw结束:
pw.join()
#启动子进程pr，读取:
pr.start()
pr.join()
# pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:
print''
print'所有数据都写入并且读完'
3进程池中的Queue
如果要使用Pool创建进程，就需要使用multiprocessing.Manager()中的Queue()，而不是multiprocessing.Queue()，否则会得到一条如下的错误信息：
RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance.
下面的实例演示了进程池中的进程如何通信：
#coding=utf-8
#修改import中的Queue为Manager
frommultiprocessingimportManager,Pool
importos,time,random
defreader(q):
print("reader启动(%s),父进程为(%s)"%(os.getpid(),os.getppid()))
foriinrange(q.qsize()):
print("reader从Queue获取到消息：%s"%q.get(True))
defwriter(q):
print("writer启动(%s),父进程为(%s)"%(os.getpid(),os.getppid()))
foriin"yongGe":
q.put(i)
if__name__=="__main__":
print("(%s) start"%os.getpid())
q=Manager().Queue()#使用Manager中的Queue来初始化
po=Pool()
#使用阻塞模式创建进程，这样就不需要在reader中使用死循环了，可以让writer完全执行完成后，再用reader去读取
po.apply(writer,(q,))
po.apply(reader,(q,))
po.close()
po.join()
print("(%s) End"%os.getpid())
运行结果:
(21156) start
writer启动(21162),父进程为(21156)
reader启动(21162),父进程为(21156)
reader从Queue获取到消息：d
reader从Queue获取到消息：o
reader从Queue获取到消息：n
reader从Queue获取到消息：g
reader从Queue获取到消息：G
reader从Queue获取到消息：e
(21156) End
