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在讨论线程以及如何避免GIL的过程中，Python贡献者Michele Simionato发布了一个示例，可以看作演示并发的“Hello World”示例，即能展示Python“一心二用”最简单的程序。Simionato的程序使用的是multiprocessing，经过我们修改，又分别实现了使用threading和asyncio的版本。
multiprocessing包支持在单独的Python进程而非线程中运行并发任务。创建multiprocessing.Process实例后，一个全新的Python解释器以子进程的形式在后台启动。由于每个Python进程都有自己的GIL，因此程序可以使用所有可用的CPU核，但最终还是取决于操作系统的调度程序。后续的文章我们会讲具体影响，对这个简单的程序来说没什么实质差别。本文的目的是介绍multiprocessing包，展示它的API与threading的API的对应关系，方便我们把使用线程的简单程序改用进程实现。我们还是以相同的示例来讲解：启动一个函数，阻塞3秒，期间在终端展示字符动画，让用户知道程序正在运转，没有停滞。这个脚本在界面上的相同位置依次显示字符串\|/-中的各个字符，实现旋转指针动画。当缓慢的计算结束后，旋转指针那一行内容清空，显示结果：Answer: 42。下面的代码是进程multiprocessing版本：
import itertools
import time
from multiprocessing import Process, Event # multiprocessingAPI基本模仿threading API，不过类型提示和Mypy还是揭示了一处区别：multiprocessing.Event是函数（threading.Event是类），返回synchronize.Event实例，因此还需要导入multiprocessing.synchronize才能编写类型提示
from multiprocessing import synchronizedef spin(msg: str, done: synchronize.Event) -> None: # 与threading版本一致for char in itertools.cycle(r'\|/-'):status = f'\r{char} {msg}'print(status, end='', flush=True)if done.wait(.1):breakblanks = ' ' * len(status)print(f'\r{blanks}\r', end='')def slow() -> int: # 与threading版本一致time.sleep(3)return 42def supervisor() -> int:done = Event()spinner = Process(target=spin, args=('thinking!', done)) # Process类的基本用法与Thread相似。print(f'spinner object: {spinner}') # spinner.parent是创建Process对象的进程的进程ID。spinner.start()result = slow()done.set()spinner.join()return resultdef main() -> None:result = supervisor()print(f'Answer: {result}')if __name__ == '__main__':main()
threading和multiprocessing的API基本相同，但是实现方式差别很大，而且为了处理多进程编程增加的复杂度，multiprocessing的API更多。例如，把线程换成进程后，一个难点是如何在被操作系统隔离且无法共享Python对象的进程之间通信。为此，跨进程传递的对象需要序列化和反序列化，这样一来开销就增加了。在上述示例中，跨进程传递的数据只有Event状态。在multiprocessing模块底层的C代码中，Event状态通过操作系统底层信号量实现。
从Python 3.8开始，标准库提供了multiprocessing.shared_memory包，但是不支持用户定义类的实例。除了原始字节，这个包还允许进程共享一个ShareableList。这是一个可变序列类型，存放固定数量的项，项的类型可以是int、float、bool和None，以及单项不超过10MB的str和bytes。
参考文献：
[1] Mark Lutz. Python学习手册[M]. 机械工业出版社, 2018.
[2] 卢西亚诺·拉马略.流畅的Python 第2版(全2册) 编程语言[M].人民邮电出版社,2023.