多任务
多任务：操作系统可以同时运行多个任务
并行：任务数小于cpu核数，任务一起执行
并发：任务数多于cpu核数，通过操作系统的各种任务调度算法，实现多个任务一起执行
进程
进程：操作系统分配资源和调度的单位，是一个执行中的程序，是资源分配最小单位
进程的创建：multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块，提供了一个Process类来创建进程对象
from multiprocessing import Process
进程pid
import multiprocessingimport osimport timedef run_proc(): # os.getpid() 取得当前进程的id # os.getppid() :取得当前进程的父进程的id while True: time.sleep(1) print("--run_proc--子进程的父进程的id=%d 子进程的id= %d" % (os.getppid(), os.getpid()))if __name__ == '__main__': print("--main--主进程的父进程id=%d 主进程的id= %d" % (os.getppid(), os.getpid())) # 在主进程中创建一个子进程p1 ，p1的父进程就是主进程 p1 = multiprocessing.Process(target=run_proc) p1.start() Process语法结构如下
Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])
- target：如果传递了函数的引用，可以认为这个子进程就执行这里的代码
- args：给target指定的函数传递的参数，以元组的方式传递
- kwargs：给target指定的函数传递命名参数
- name：给进程设定一个名字，可以不设定
- group：指定进程组，大多数情况下用不到
Process创建的实例对象的常用方法：
- start()：启动子进程实例（创建子进程）
- is_alive()：判断进程子进程是否还在活着
- join([timeout])：是否等待子进程执行结束，或等待多少秒
- terminate()：不管任务是否完成，立即终止子进程
Process创建的实例对象的常用属性：
- name：当前进程的别名，默认为Process-N，N为从1开始递增的整数
- pid：当前进程的pid（进程号）
q=multiprocessing.Queue(maxsize=3)q.maxsize:设置队列的最大值q.put(xxx):向队列存放数据q.get():向队列获取数据q.full()：判断队列是否满了q.empty()：判断队列是否为空
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。
from multiprocessing import Poolimport os, time, randomdef worker(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3for i in range(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-----") 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；
- 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；
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.
进程池中的进程之间的通信，代码如下：
# 修改import中的Queue为Managerfrom multiprocessing import Manager,Poolimport os,time,randomdef reader(q): print("reader启动(%s),父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid())) for i in range(q.qsize()): print("reader从Queue获取到消息：%s" % q.get(True))def writer(q): print("writer启动(%s),父进程为(%s)" % (os.getpid(), os.getppid())) for i in "itcast": q.put(i)if __name__=="__main__": print("(%s) start" % os.getpid()) q = Manager().Queue() # 使用Manager中的Queue po = Pool() po.apply_async(writer, (q,)) time.sleep(1) # 先让上面的任务向Queue存入数据，然后再让下面的任务开始从中取数据 po.apply_async(reader, (q,)) po.close() po.join() print("(%s) End" % os.getpid()) 进程池：节省内存空间，节省创建多个进程消耗的时间 解释：
pool=multiprocessing.Pool() # 进程池默认最大为cpu的核数
pool.apply_async(func=子进程执行的函数,args=向func指向函数传递的可变参数,kwds=传递的关键字参数,callback=要回调的函数,)
关闭进程池pool.close（）
终止进程池中的子进程的任务执行：pool.terminate()
阻塞主进程，等进程池中的所有子进程执行完毕pool.join（）
进程锁Lock
使用进程锁购查票代码如下：
import jsonimport timefrom multiprocessing import Process, Lock# 查票def show(i): with open('ticket')as f: dic = json.load(f) print('余票:%s' % dic['ticket'])def buy_titck(i, lock): lock.acquire() # 拿到钥匙 with open('ticket')as f: dic = json.load(f) # 网络延迟 time.sleep(0.1) if dic['ticket'] > 0: dic['ticket'] -= 1 print('\033[32m%s买到票了\033[0m' % i) else: print('\033[31m%s没买到票\033[0m' % i) time.sleep(0.1) with open('ticket', 'w')as f: json.dump(dic, f) lock.release() # 还钥匙if __name__ == '__main__': # 多进程，开10个进程 # 查票 for i in range(10): p = Process(target=show, args=(i,)) p.start() # 进程锁 lock = Lock() # 买票 for i in range(10): p = Process(target=buy_titck, args=(i, lock)) p.start()
