這篇文章主要介紹了初步解析Python下的多進程編程,使用多進程編程一直是Python編程當中的重點和難點,需要的朋友可以參考下
要讓Python程序實現多進程(multiprocessing)，我們先了解操作系統的相關知識。
Unix/Linux操作系統提供了一個fork()系統調用，它非常特殊。普通的函數調用，調用一次，返回一次，但是fork()調用一次，返回兩次，因為操作系統自動把當前進程(稱為父進程)復制了一份(稱為子進程)，然後，分別在父進程和子進程內返回。
子進程永遠返回0，而父進程返回子進程的ID。這樣做的理由是，一個父進程可以fork出很多子進程，所以，父進程要記下每個子進程的ID，而子進程只需要調用getppid()就可以拿到父進程的ID。
Python的os模塊封裝了常見的系統調用，其中就包括fork，可以在Python程序中輕松創建子進程：
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 # multiprocessing.py 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)運行結果如下：
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1 2 3 Process (876) start... I (876) just created a child process (877). I am child process (877) and my parent is 876.由於Windows沒有fork調用，上面的代碼在Windows上無法運行。由於Mac系統是基於BSD(Unix的一種)內核，所以，在Mac下運行是沒有問題的，推薦大家用Mac學Python!
有了fork調用，一個進程在接到新任務時就可以復制出一個子進程來處理新任務，常見的Apache服務器就是由父進程監聽端口，每當有新的http請求時，就fork出子進程來處理新的http請求。
multiprocessing
如果你打算編寫多進程的服務程序，Unix/Linux無疑是正確的選擇。由於Windows沒有fork調用，難道在Windows上無法用Python編寫多進程的程序?
由於Python是跨平台的，自然也應該提供一個跨平台的多進程支持。multiprocessing模塊就是跨平台版本的多進程模塊。
multiprocessing模塊提供了一個Process類來代表一個進程對象，下面的例子演示了啟動一個子進程並等待其結束：
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 from multiprocessing import Process import os # 子進程要執行的代碼 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.'執行結果如下：
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1 2 3 4 Parent process 928. Process will start. Run child process test (929)... Process end.創建子進程時，只需要傳入一個執行函數和函數的參數，創建一個Process實例，用start()方法啟動，這樣創建進程比fork()還要簡單。
join()方法可以等待子進程結束後再繼續往下運行，通常用於進程間的同步。
Pool
如果要啟動大量的子進程，可以用進程池的方式批量創建子進程：
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 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.'執行結果如下：
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Parent process 669. Waiting for all subprocesses done... Run task 0 (671)... Run task 1 (672)... Run task 2 (673)... Run task 3 (674)... Task 2 runs 0.14 seconds. Run task 4 (673)... Task 1 runs 0.27 seconds. Task 3 runs 0.86 seconds. Task 0 runs 1.41 seconds. Task 4 runs 1.91 seconds. All subprocesses done.代碼解讀：
對Pool對象調用join()方法會等待所有子進程執行完畢，調用join()之前必須先調用close()，調用close()之後就不能繼續添加新的Process了。
請注意輸出的結果，task 0，1，2，3是立刻執行的，而task 4要等待前面某個task完成後才執行，這是因為Pool的默認大小在我的電腦上是4，因此，最多同時執行4個進程。這是Pool有意設計的限制，並不是操作系統的限制。如果改成：
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1 p = Pool(5)就可以同時跑5個進程。
由於Pool的默認大小是CPU的核數，如果你不幸擁有8核CPU，你要提交至少9個子進程才能看到上面的等待效果。
進程間通信
Process之間肯定是需要通信的，操作系統提供了很多機制來實現進程間的通信。Python的multiprocessing模塊包裝了底層的機制，提供了Queue、Pipes等多種方式來交換數據。
我們以Queue為例，在父進程中創建兩個子進程，一個往Queue裡寫數據，一個從Queue裡讀數據：
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1 2 3 4 5 6 Put A to queue... Get A from queue. Put B to queue... Get B from queue. Put C to queue... Get C from queue.在Unix/Linux下，multiprocessing模塊封裝了fork()調用，使我們不需要關注fork()的細節。由於Windows沒有fork調用，因此，multiprocessing需要“模擬”出fork的效果，父進程所有Python對象都必須通過pickle序列化再傳到子進程去，所有，如果multiprocessing在Windows下調用失敗了，要先考慮是不是pickle失敗了。
小結
在Unix/Linux下，可以使用fork()調用實現多進程。
要實現跨平台的多進程，可以使用multiprocessing模塊。
進程間通信是通過Queue、Pipes等實現的。
