一、multipricessing模块的介绍
python中的多线程无法利用多核优势，如果想要充分的使用多核CPU资源，在python中大部分情况下需要用多线程，python提供了multiprocessing模块
multiprocessing模块用来开启子进程，并在子进程中执行我们的任务（比如函数），该模块与多线程模块threading类的编程接口类似。
multiprocessing模块的功能众多：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类，Queue类，Pipe类，Lock类等组件
二、Process模块的介绍
基本格式：
1 from multiprocessing import Process #导入模块 2 3 def func(x): #定义一个函数（等待开一个新线程执行的函数） 4 print(x) 5 6 if __name__ == '__main__': #windows下一定要加上这句话才能运行 7 p = Process(target=func,args=('传参',)) #实例化一个进程，将函数名作为参数传递，将需要传给函数的参数（元组形式）传递 8 p.start() #（通知操作系统）开启此进程
通过类的方式调用：
from multiprocessing import Process #调用模块 class MyProcess(Process): #定义一个类，必须要继承Process类 def __init__(self,name): #如果需要参数，一定要有init方法 super().__init__() #如果有init方法，一定要调用父类的init方法 self.name = name def run(self): #一定要实现一个run方法来重写父类的run print('子进程%s已开启'%self.name) if __name__ == '__main__': p = MyProcess('aaa') #实例化一个自定义类的对象 p.start() #开启进行
参数介绍：
target表示调用对象，既子进程要执行的任务 args表示调用对象的位置参数元组，如：args=(1,)或者args=(1,2) kwargs表示调用对象的字典，如：kwargs={'name':'fuyong'}
方法介绍：
p.start() 启动进程，并且调用该子进程的run()方法
p.run() 进程启动时运行的方法，正式它去调用target指定的函数，我们自定义类的话一定要实现该方法
P.terminate()强制终止程序p，不会进行任何清理操作，如果p创建了子进程，那么该子进程就成了‘僵尸进程
使用此方法时要特别小心，如果p还保留了一个锁，那么锁也不会被释放，进而导致了死锁
p.is_alive() 判断p是否还在运行，在运行返回True
p.join() 如果加上此方法，那么主线程将等着此线程运行完毕之后才会运行
属性介绍：
p.daemon 默认值为False，如果设置为True，则代表后台运行的守护进程，当p的父进程终止时，p也会随之终止
p.name 进程名
p.pid 进程的pid
三、守护进程
主进程创建守护进程 其一：守护进程会在主进程代码执行结束后就终止 其二：守护进程内无法再开启子进程,否则抛出异常：AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children 注意：进程之间是互相独立的，主进程代码运行结束，守护进程随即终止 设置守护进程的方法： p.daemon = True p.daemon 默认值为False，如果设置为True，则代表后台运行的守护进程，当p的父进程终止时，p也会随之终止
四、进程同步（锁）
进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的,
而共享带来的是竞争，竞争带来的结果就是错乱，如何控制，就是加锁处理
加锁方式：
1、导入Lock类
2、实例化一个锁 lock = Lock()
3、将lock作为参数传给子进程函数
4、函数在需要枷锁的代码前加上lock.acquire()方法，在需要释放锁的地方加上lock.release()方法
五、队列
进程彼此之间互相隔离，要实现进程间通信（IPC），multiprocessing模块支持两种形式：队列和管道，这两种方式都是使用消息传递的
from multiprocessing import Queue q = Queue(3) #限制最多放3个 如果超过3个则会堵塞，需要等待拿出去1个之后才能继续放 q.put(1) #放数据（可以放任何数据类型） q.put(2) #放数据（可以放任何数据类型） q.put(3) #放数据（可以放任何数据类型） print(q.get()) #拿数据 print(q.get()) #拿数据 print(q.get()) #拿数据