multiprocessing是Python的標準模組，它既可以用來編寫多程式，也可以用來編寫多執行緒。如果是多執行緒的話，用multiprocessing.dummy即可，用法與multiprocessing基本相同，這裡主要介紹多程式的用法，歡迎糾錯。
（一）Multiprocessing介紹
為什麼要使用python多程式？
因為python使用全域性直譯器鎖(GIL)，他會將程式中的執行緒序列化，也就是多核cpu實際上並不能達到並行提高速度的目的，而使用多程式則是不受限的，所以實際應用中都是推薦多程式的。
如果每個子程式執行需要消耗的時間非常短（執行+1操作等），這不必使用多程式，因為程式的啟動關閉也會耗費資源。
當然使用多程式往往是用來處理CPU密集型（科學計算）的需求，如果是IO密集型（檔案讀取，爬蟲等）則可以使用多執行緒去處理。
multiprocessing常用元件及功能
建立管理程式模組：
- Process（用於建立程式模組）
- Pool（用於建立管理程式池）
- Queue（用於程式通訊，資源共享）
- Value，Array（用於程式通訊，資源共享）
- Pipe（用於管道通訊）
- Manager（用於資源共享）
同步子程式模組：
- Condition
- Event
- Lock
- RLock
- Semaphore
（二）Multiprocessing程式管理模組
說明：由於篇幅有限，模組具體用法結束請參考每個模組的具體連結。
Process模組
Process模組用來建立子程式，是Multiprocessing核心模組，使用方式與Threading類似，可以實現多程式的建立，啟動，關閉等操作。
具體介紹請參考：Process模組介紹
Pool模組
Pool模組是用來建立管理程式池的，當子程式非常多且需要控制子程式數量時可以使用此模組。
具體介紹請參考：Pool模組介紹
Queue模組
Queue模組用來控制程式安全，與執行緒中的Queue用法一樣。
Pipe模組
Pipe模組用來管道操作。
Manager模組
Manager模組常與Pool模組一起使用，作用是共享資源。
（三）Multiprocessing同步程式模組
Lock模組
作用：當多個程式需要訪問共享資源的時候，Lock可以用來避免訪問的衝突。
具體場景：所有的任務在列印的時候都會向同一個標準輸出(stdout)輸出。這樣輸出的字元會混合在一起，無法閱讀。使用Lock同步，在一個任務輸出完成之後，再允許另一個任務輸出，可以避免多個任務同時向終端輸出。
程式碼實現：
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from multiprocessing import Process, Lock def l(lock, num): lock.acquire() print "Hello Num: %s" % (num) lock.release() if __name__ == '__main__': lock = Lock() #這個一定要定義為全域性 for num in range(20): Process(target=l, args=(lock, num)).start() #這個類似多執行緒中的threading，但是程式太多了，控制不了。 |
Semaphore模組
作用：用來控制對共享資源的訪問數量，例如池的最大連線數。
Event模組
作用：用來實現程式間同步通訊。
（四）Multiprocessing.dummy多執行緒
Multiprocessing.dummy用法與Multiprocessing用法基本相同，只不過是用來建立多執行緒。
（五）使用Multiprocessing疑問
- 啟動多程式的程式碼一定要放在 if name==”main“: 後面嗎？
解答：windows系統下，想要啟動一個子程式，必須加上if name==”main“:，linux則不需要。
- 父程式中的全域性變數能被子程式共享嗎？
解答：不行，因為每個程式享有獨立的記憶體資料，如果想要共享資源，可以使用Manage類，或者Queue等模組。
- 子程式能結束其他子程式或父程式嗎？如果能，怎麼通過子程式去結束所有程式?
解答：此需求可以稍作修改：所有的子程式都是為了完成一件事情，而當某個子程式完成該事情後，父程式就該結束所有子程式，請問該怎麼做？此時結束所有子程式的操作可以交給父程式去做，因為子程式想要結束另外的子程式比較難實現。
那麼問題就又變成了父程式什麼時候該結束所有程式？
其中一個思路是獲取每個子程式的返回值，一旦有返回True（結束的標記），則立馬結束所有程式；
另外一種思路是使用共享資源，父程式可以一直去判斷這個公共資源，一旦子程式將它改變，則結束所有子程式。（推薦使用前者，因為多程式中不推薦使用資源共享）
- 子程式中還能再建立子程式嗎？
解答：可以，子程式可以再建立程式，執行緒中也可以建立程式。
（六）多程式資源共享問題
多程式中不推薦使用資源共享，如果非要使用，可以參考以下連結。
具體介紹請參考：多程式資源共享問題
（七）獲取子程式返回值問題
多程式中往往會碰到獲取子程式返回值的問題，如果遇到問題可以參考以下連結。
具體介紹請參考：獲取子程式返回值問題
傳送門
【Multiprocessing系列】共享資源
【Multiprocessing系列】子程式返回值
【Multiprocessing系列】Pool
【Multiprocessing系列】Process
【Multiprocessing系列】Multiprocessing基礎