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
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支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。
引例：
如之前创建多进程的例子
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process,Pool
import os,time
def run_proc(name): ##定义一个函数用于进程调用
for i in range(5):
time.sleep(0.2) #休眠0.2秒
print 'Run child process %s (%s)' % (name, os.getpid())
#执行一次该函数共需1秒的时间
if __name__ =='__main__': #执行主进程
print 'Run the main process (%s).' % (os.getpid())
mainStart = time.time() #记录主进程开始的时间
p = Pool(8) #开辟进程池
for i in range(16): #开辟14个进程
p.apply_async(run_proc,args=('Process'+str(i),))#每个进程都调用run_proc函数，
#args表示给该函数传递的参数。
print 'Waiting for all subprocesses done ...'
p.close() #关闭进程池
p.join() #等待开辟的所有进程执行完后，主进程才继续往下执行
print 'All subprocesses done'
mainEnd = time.time() #记录主进程结束时间
print 'All process ran %0.2f seconds.' % (mainEnd-mainStart) #主进程执行时间
运行结果：
Run the main process (36652).
Waiting for all subprocesses done …
Run child process Process0 (36708)Run child process Process1 (36748)
Run child process Process3 (36736)
Run child process Process2 (36716)
Run child process Process4 (36768)
如第3行的输出，偶尔会出现这样不如意的输入格式，为什么呢？
原因是多个进程争用打印输出资源的结果。前一个进程为来得急输出换行符，该资源就切换给了另一个进程使用，致使两个进程输出在同一行上，而前一个进程的换行符在下一次获得资源时才打印输出。
Lock
为了避免这种情况，需在进程进入临界区（使进程进入临界资源的那段代码，称为临界区）时加锁。 可以向如下这样添加锁后看看执行效果：
# -*- coding:utf-8 -*-
lock = Lock() #申明一个全局的lock对象
def run_proc(name):
global lock #引用全局锁
for i in range(5):
time.sleep(0.2)
lock.acquire() #申请锁
print 'Run child process %s (%s)' % (name, os.getpid())
lock.release() #释放锁
Semaphore
Semaphore为信号量机制。当共享的资源拥有多个时，可用Semaphore来实现进程同步。其用法和Lock差不多，s = Semaphore(N)，每执行一次s.acquire()，该资源的可用个数将减少1，当资源个数已为0时，就进入阻塞；每执行一次s.release()，占用的资源被释放，该资源的可用个数增加1。
多进程的通信（信息交互）
不同进程之间进行数据交互，可能不少刚开始接触多进程的同学会想到共享全局变量的方式，这样通过向全局变量写入和读取信息便能实现信息交互。但是很遗憾，并不能这样实现。
下面通过例子，加深对那篇文章的理解：
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process, Pool
import os
import time
L1 = [1, 2, 3]
def add(a, b):
global L1
L1 += range(a, b)
print L1
if __name__ == '__main__':
p1 = Process(target=add, args=(20, 30))
p2 = Process(target=add, args=(30, 40))
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
print L1输出结果：
[1, 2, 3, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29] [1, 2, 3, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39] [1, 2, 3]
该程序的原本目的是想将两个子进程生成的列表加到全局变量L1中，但用该方法并不能达到想要的效果。既然不能通过全局变量来实现不同进程间的信息交互，那有什么办法呢。
mutiprocessing为我们可以通过Queue和Pipe来实现进程间的通信。
Queue
按上面的例子通过Queue来实现：
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process, Queue, Lock
L = [1, 2, 3]
def add(q, lock, a, b):
lock.acquire() # 加锁避免写入时出现不可预知的错误
L1 = range(a, b)
lock.release()
q.put(L1)
print L1
if __name__ == '__main__':
q = Queue()
lock = Lock()
p1 = Process(target=add, args=(q, lock, 20, 30))
p2 = Process(target=add, args=(q, lock, 30, 40))
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
L += q.get() + q.get()
print L
执行结果：
[20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29] [30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39] [1, 2, 3, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39]
下面介绍Queue的常用方法：
- 定义时可用q = Queue(maxsize = 10)来指定队列的长度，默认时或maxsize值小于1时队列为无限长度。
- q.put(item)方法向队列放入元素，其还有一个可选参数block，默认为True，此时若队列已满则会阻塞等待，直到有空闲位置。而当black值为 False，在该情况下就会抛出Full异 常
- Queue是不可迭代的对象，不能通过for循环取值，取值时每次调用q.get()方法。同样也有可选参数block，默认为True，若此时队列为空则会阻塞等待。而black值为False时，在该情况下就会抛出Empty异常
- Queue.qsize() 返回队列的大小
- 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，timeout等待时间Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False) 非阻塞 Queue.put(item) 写入队列，timeout等待时间
- Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False)
Pipe
Pipe管道，可以是单向(half-duplex)，也可以是双向(duplex)。我们通过mutiprocessing.Pipe(duplex=False)创建单向管道 (默认为双向)。双向Pipe允许两端的进即可以发送又可以接受；单向的Pipe只允许前面的端口用于接收，后面的端口用于发送。
下面给出例子：
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process, Pipe
def proc1(pipe):
s = 'Hello,This is proc1'
pipe.send(s)
def proc2(pipe):
while True:
print "proc2 recieve:", pipe.recv()
if __name__ == "__main__":
pipe = Pipe()
p1 = Process(target=proc1, args=(pipe[0],))
p2 = Process(target=proc2, args=(pipe[1],))
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join(2) #限制执行时间最多为2秒
print '\nend all processes.'
执行结果如下：
proc2 recieve: Hello,This is proc1 proc2 recieve: end all processes.
当第二行输出后，因为管道中没有数据传来，Proc2处于阻塞状态，2秒后被强制结束。
以下是单向管道的例子，注意pipe[0]，pipe[1]的分配。
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process, Pipe
def proc1(pipe):
s = 'Hello,This is proc1'
pipe.send(s)
def proc2(pipe):
while True:
print "proc2 recieve:", pipe.recv()
if __name__ == "__main__":
pipe = Pipe(duplex=False)
p1 = Process(target=proc1, args=(pipe[1],)) #pipe[1]为发送端
p2 = Process(target=proc2, args=(pipe[0],)) #pipe[0]为接收端
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join(2) # 限制执行时间最多为2秒
print '\nend all processes.'
执行结果同上。
强大的Manage
Queue和Pipe实现的数据共享方式只支持两种结构 Value 和 Array。Python中提供了强大的Manage专门用来做数据共享，其支持的类型非常多，包括： Value，Array，list, dict，Queue, Namespace, Lock, RLock, Semaphore, BoundedSemaphore, Condition, Event等
其用法如下：
from multiprocessing import Process, Manager
def func(dt, lt):
for i in range(10):
key = 'arg' + str(i)
dt[key] = i * i
lt += range(11, 16)
if __name__ == "__main__":
manager = Manager()
dt = manager.dict()
lt = manager.list()
p = Process(target=func, args=(dt, lt))
p.start()
p.join()
print dt, '\n', lt
执行结果：
{‘arg8': 64, ‘arg9': 81, ‘arg0': 0, ‘arg1': 1, ‘arg2': 4, ‘arg3': 9, ‘arg4': 16, ‘arg5': 25, ‘arg6': 36, ‘arg7': 49} [11, 12, 13, 14, 15]
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