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。
创建进程的类：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
下面看一个创建函数并将其作为多个进程的例子：
#!/usr/bin/env python3# -*- coding: UTF-8 -*-importmultiprocessingimporttimedefworker(interval, name): print(name+'【start】') time.sleep(interval) print(name+'【end】') if__name__=="__main__": p1=multiprocessing.Process(target=worker, args=(2, '两点水1')) p2=multiprocessing.Process(target=worker, args=(3, '两点水2')) p3=multiprocessing.Process(target=worker, args=(4, '两点水3')) p1.start() p2.start() p3.start() print("The number of CPU is:"+str(multiprocessing.cpu_count())) forpinmultiprocessing.active_children(): print("child p.name:"+p.name+"\tp.id"+str(p.pid)) print("END!!!!!!!!!!!!!!!!!")输出的结果：
当然我们也可以把进程创建成一个类，如下面的例子，当进程 p 调用 start() 时，自动调用 run() 方法。
# -*- coding: UTF-8 -*-importmultiprocessingimporttimeclassClockProcess(multiprocessing.Process): def__init__(self, interval): multiprocessing.Process.__init__(self) self.interval=intervaldefrun(self): n=5whilen>0: print("当前时间: {0}".format(time.ctime())) time.sleep(self.interval) n-=1if__name__=='__main__': p=ClockProcess(3) p.start()输出结果如下：
想知道 daemon 属性有什么用，看下下面两个例子吧，一个加了 daemon 属性，一个没有加，对比输出的结果：
没有加 deamon 属性的例子：
# -*- coding: UTF-8 -*-importmultiprocessingimporttimedefworker(interval): print('工作开始时间：{0}'.format(time.ctime())) time.sleep(interval) print('工作结果时间：{0}'.format(time.ctime())) if__name__=='__main__': p=multiprocessing.Process(target=worker, args=(3,)) p.start() print('【EMD】')输出结果：
【EMD】 工作开始时间：Mon Oct 9 17:47:06 2017 工作结果时间：Mon Oct 9 17:47:09 2017在上面示例中，进程 p 添加 daemon 属性：
# -*- coding: UTF-8 -*-importmultiprocessingimporttimedefworker(interval): print('工作开始时间：{0}'.format(time.ctime())) time.sleep(interval) print('工作结果时间：{0}'.format(time.ctime())) if__name__=='__main__': p=multiprocessing.Process(target=worker, args=(3,)) p.daemon=Truep.start() print('【EMD】')输出结果：
【EMD】根据输出结果可见，如果在子进程中添加了 daemon 属性，那么当主进程结束的时候，子进程也会跟着结束。所以没有打印子进程的信息。
结合上面的例子继续，如果我们想要让子线程执行完该怎么做呢？
那么我们可以用到 join 方法，join 方法的主要作用是：阻塞当前进程，直到调用 join 方法的那个进程执行完，再继续执行当前进程。
因此看下加了 join 方法的例子：
importmultiprocessingimporttimedefworker(interval): print('工作开始时间：{0}'.format(time.ctime())) time.sleep(interval) print('工作结果时间：{0}'.format(time.ctime())) if__name__=='__main__': p=multiprocessing.Process(target=worker, args=(3,)) p.daemon=Truep.start() p.join() print('【EMD】')输出的结果：
工作开始时间：Tue Oct 10 11:30:08 2017 工作结果时间：Tue Oct 10 11:30:11 2017 【EMD】如果需要很多的子进程，难道我们需要一个一个的去创建吗？
当然不用，我们可以使用进程池的方法批量创建子进程。
例子如下：
# -*- coding: UTF-8 -*-frommultiprocessingimportPoolimportos, time, randomdeflong_time_task(name): print('进程的名称：{0} ；进程的PID: {1} '.format(name, os.getpid())) start=time.time() time.sleep(random.random() *3) end=time.time() print('进程 {0} 运行了 {1} 秒'.format(name, (end-start))) if__name__=='__main__': print('主进程的 PID：{0}'.format(os.getpid())) p=Pool(4) foriinrange(6): p.apply_async(long_time_task, args=(i,)) p.close() # 等待所有子进程结束后在关闭主进程p.join() print('【End】')输出的结果如下：
主进程的 PID：7256 进程的名称：0 ；进程的PID: 1492 进程的名称：1 ；进程的PID: 12232 进程的名称：2 ；进程的PID: 4332 进程的名称：3 ；进程的PID: 11604 进程 2 运行了 0.6500370502471924 秒 进程的名称：4 ；进程的PID: 4332 进程 1 运行了 1.0830621719360352 秒 进程的名称：5 ；进程的PID: 12232 进程 5 运行了 0.029001712799072266 秒 进程 4 运行了 0.9720554351806641 秒 进程 0 运行了 2.3181326389312744 秒 进程 3 运行了 2.5331451892852783 秒 【End】这里有一点需要注意： Pool 对象调用 join() 方法会等待所有子进程执行完毕，调用 join() 之前必须先调用 close() ，调用close() 之后就不能继续添加新的 Process 了。
请注意输出的结果，子进程 0，1，2，3是立刻执行的，而子进程 4 要等待前面某个子进程完成后才执行，这是因为 Pool 的默认大小在我的电脑上是 4，因此，最多同时执行 4 个进程。这是 Pool 有意设计的限制，并不是操作系统的限制。如果改成：
p=Pool(5)就可以同时跑 5 个进程。
Process 之间肯定是需要通信的，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。Python 的 multiprocessing 模块包装了底层的机制，提供了Queue、Pipes 等多种方式来交换数据。
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：
#!/usr/bin/env python3# -*- coding: UTF-8 -*-frommultiprocessingimportProcess, Queueimportos, time, randomdefwrite(q): # 写数据进程print('写进程的PID:{0}'.format(os.getpid())) forvaluein ['两点水', '三点水', '四点水']: print('写进 Queue 的值为：{0}'.format(value)) q.put(value) time.sleep(random.random()) defread(q): # 读取数据进程print('读进程的PID:{0}'.format(os.getpid())) whileTrue: value=q.get(True) print('从 Queue 读取的值为：{0}'.format(value)) 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 pwpw.start() # 启动子进程prpr.start() # 等待pw结束:pw.join() # pr 进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止pr.terminate()输出的结果为：
读进程的PID:13208 写进程的PID:10864 写进 Queue 的值为：两点水 从 Queue 读取的值为：两点水 写进 Queue 的值为：三点水 从 Queue 读取的值为：三点水 写进 Queue 的值为：四点水 从 Queue 读取的值为：四点水