Python进程和线程——多进程

Python 的多进程编程主要指通过 multiprocessing模块实现，其核心价值在于能够​​绕过全局解释器锁（GIL）​​，实现真正的并行计算，特别适合处理 ​​CPU 密集型任务​​

Python 通过 multiprocessing.Process类创建和管理进程。这里引入了一个fork语句，调用一次，返回两次，因为操作系统自动把当前进程（称为父进程）复制了一份（称为子进程），然后，分别在父进程和子进程内返回。

需要注意的是这个代码无法在Windows上正常运行

如果要启动大量的子进程，可以用进程池的方式批量创建子进程，这就是Pool

廖老师向我们解释道：

对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，task 0，1，2，3是立刻执行的，而task 4要等待前面某个task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。

由于Pool的默认大小是CPU的核数，如果你不幸拥有8核CPU，你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。

不过，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，还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块可以让我们非常方便地启动一个子进程，然后控制其输入和输出。

进程间通信     进程间通信是通过Queue、Pipes等实现的。

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。

我们以Queue为例，在父进程中创建两个子进程，一个往Queue