创建子进程
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.')
用Process来创建子进程
Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])
target表示调用对象，args表示调用对象的位置参数元组。kwargs表示调用对象的字典。Name为别名。Group实质上不使用。
进程池
from multiprocessing import Pool
import os, time, random
def log_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())
#pool默认大小是cpu核数
p = Pool(4)
for i in range(5):
#pool.apply_async()用来向进程池提交目标请求
p.apply_async(log_time_task, args=(i,))
print('Wating for all subprocess done.')
p.close()
#pool.join()是用来等待进程池中的worker进程执行完毕,防止主进程在worker进程结束前结束.
#但pool.join()必须使用在pool.close()或者pool.terminate()之后.
#其中close()跟terminate()的区别在于close()会等待池中的worker进程执行结束再关闭pool,而terminate()则是直接关闭.
p.join()
print('All subprocesses done.')
#result.successful()表示整个调用执行的状态，如果还有worker没有执行完，则会抛出AssertionError异常。
#利用multiprocessing下的Pool可以很方便的同时自动处理几百或者上千个并行操作，脚本的复杂性也大大降低。
pool默认大小是cpu核数
pool.join()是用来等待进程池中的worker进程执行完毕,防止主进程在worker进程结束前结束.
但pool.join()必须使用在pool.close()或者pool.terminate()之后.
其中close()跟terminate()的区别在于close()会等待池中的worker进程执行结束再关闭pool,而terminate()则是直接关闭.
result.successful()表示整个调用执行的状态，如果还有worker没有执行完，则会抛出AssertionError异常。
利用multiprocessing下的Pool可以很方便的同时自动处理几百或者上千个并行操作，脚本的复杂性也大大降低。
子进程
很多时候子进程并不是自身，而是一个外部进程。我们创建了子进程后，还需要进程的输入和输出。
subprocess模块可以让我们非常方便的启动一个子进程，然后控制其输入输出。
进程间通信
http://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/001431927781401bb47ccf187b24c3b955157bb12c5882d000