本文介绍Python的os包中有查询和修改进程信息的函数，Python的这些工具符合Linux系统的相关概念，所以可以帮助理解Linux体系。
1. 进程信息
os包中相关函数如下：
uname() 返回操作系统相关信息，类似于Linux上的uname命令。
umask() 设置该进程创建文件时的权限mask，类似于Linux上的umask命令。
get*() 查询 (*由以下代替)
uid, euid, resuid, gid, egid, resgid ：权限相关，其中resuid主要用来返回saved UID。相关介绍见Linux用户与“最小权限”原则
pid, pgid, ppid, sid ：进程相关。相关介绍见Linux进程关系
put*() 设置 (*由以下代替)
euid, egid： 用于更改euid，egid。
uid, gid ： 改变进程的uid, gid。只有super user才有权改变进程uid和gid (意味着要以$sudo python的方式运行Python)。
pgid, sid ： 改变进程所在的进程组(process group)和会话(session)。
getenviron()：获得进程的环境变量
setenviron()：更改进程的环境变量
例1，进程的real UID和real GID
import os
print(os.getuid())
print(os.getgid())
将上面的程序保存为py_id.py文件，分别用$python py_id.py和$sudo python py_id.py看一下运行结果
2. 有关saved UID和saved GID
saved UID和saved GID很难如同我们在Linux用户与“最小权限”原则中描述的那样在Python程序工作。原因在于，当我们写一个Python脚本后，我们实际运行的是python这个解释器，而不是python脚本文件 (而C语言则是直接运行由C语言编译成的执行文件)。我们必须更改python这个执行文件本身的权限来运用saved UID机制，然而这么做又是异常危险的。
比如说，我们的python执行文件为/usr/bin/python (你可以通过$which python获知)
我们先看一下
$ls -l /usr/bin/python
的结果:
-rwxr-xr-x root root
我们修改权限以设置set UID和set GID位 (参考Linux用户与“最小权限”原则)
$sudo chmod 6755 /usr/bin/python
/usr/bin/python的权限成为:
-rwsr-sr-x root root
随后，我们运行文件下面test.py文件，这个文件可以是由普通用户vamei所有:
import os
print(os.getresuid())
我们得到结果:
(1000, 0, 0)
上面分别是UID，EUID，saved UID。我们只用执行一个由普通用户拥有的python脚本，就可以得到super user的权限！所以，这样做是极度危险的，我们相当于交出了系统的保护系统。想像一下Python强大的功能，别人现在可以用这些强大的功能作为攻击你的武器了！使用下面命令来恢复到从前:
$sudo chmod 0755 /usr/bin/python
总结:
get*, set*
umask(), uname()
Python 多进程
1. threading 和 multiprocessing
multiprocessing包是Python中的多进程管理包。与threading.Thread类似，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程。该进程可以运行在Python程序内部编写的函数。该Process对象与Thread对象的用法相同，也有start(), run(), join()的方法。此外multiprocessing包中也有Lock/Event/Semaphore/Condition类 (这些对象可以像多线程那样，通过参数传递给各个进程)，用以同步进程，其用法与threading包中的同名类一致。所以，multiprocessing的很大一部份与threading使用同一套API，只不过换到了多进程的情境。
但在使用这些共享API的时候，我们要注意以下几点:
- 在UNIX平台上，当某个进程终结之后，该进程需要被其父进程调用wait，否则进程成为僵尸进程(Zombie)。所以，有必要对每个Process对象调用join()方法 (实际上等同于wait)。对于多线程来说，由于只有一个进程，所以不存在此必要性。
- multiprocessing提供了threading包中没有的IPC(比如Pipe和Queue)，效率上更高。应优先考虑Pipe和Queue，避免使用Lock/Event/Semaphore/Condition等同步方式 (因为它们占据的不是用户进程的资源)。
- 多进程应该避免共享资源。在多线程中，我们可以比较容易地共享资源，比如使用全局变量或者传递参数。在多进程情况下，由于每个进程有自己独立的内存空间，以上方法并不合适。此时我们可以通过共享内存和Manager的方法来共享资源。但这样做提高了程序的复杂度，并因为同步的需要而降低了程序的效率。
Process.PID中保存有PID，如果进程还没有start()，则PID为None。
我们可以从下面的程序中看到Thread对象和Process对象在使用上的相似性与结果上的不同。各个线程和进程都做一件事：打印PID。但问题是，所有的任务在打印的时候都会向同一个标准输出(stdout)输出。这样输出的字符会混合在一起，无法阅读。使用Lock同步，在一个任务输出完成之后，再允许另一个任务输出，可以避免多个任务同时向终端输出。
# Written by Vamei
import os
import threading
import multiprocessing
# worker function
def worker(sign, lock):
lock.acquire()
print(sign, os.getpid())
lock.release()
# Main
print('Main:',os.getpid())
# Multi-thread
record = []
lock = threading.Lock()
for i in range(5):
thread = threading.Thread(target=worker,args=('thread',lock))
thread.start()
record.append(thread)
for thread in record:
thread.join()
# Multi-process
record = []
lock = multiprocessing.Lock()
for i in range(5):
process = multiprocessing.Process(target=worker,args=('process',lock))
process.start()
record.append(process)
for process in record:
process.join()
所有Thread的PID都与主程序相同，而每个Process都有一个不同的PID。
(练习: 使用mutiprocessing包将Python多线程与同步中的多线程程序更改为多进程程序)
2. Pipe和Queue
正如我们在Linux多线程中介绍的管道PIPE和消息队列message queue，multiprocessing包中有Pipe类和Queue类来分别支持这两种IPC机制。Pipe和Queue可以用来传送常见的对象。
1) Pipe可以是单向(half-duplex)，也可以是双向(duplex)。我们通过mutiprocessing.Pipe(duplex=False)创建单向管道 (默认为双向)。一个进程从PIPE一端输入对象，然后被PIPE另一端的进程接收，单向管道只允许管道一端的进程输入，而双向管道则允许从两端输入。
下面的程序展示了Pipe的使用:
# Written by Vamei
import multiprocessing as mul
def proc1(pipe):
pipe.send('hello')
print('proc1 rec:',pipe.recv())
def proc2(pipe):
print('proc2 rec:',pipe.recv())
pipe.send('hello, too')
# Build a pipe
pipe = mul.Pipe()
# Pass an end of the pipe to process 1
p1 = mul.Process(target=proc1, args=(pipe[0],))
# Pass the other end of the pipe to process 2
p2 = mul.Process(target=proc2, args=(pipe[1],))
p1.start()
p2.start()
p1.join()
p2.join()
这里的Pipe是双向的。
Pipe对象建立的时候，返回一个含有两个元素的表，每个元素代表Pipe的一端(Connection对象)。我们对Pipe的某一端调用send()方法来传送对象，在另一端使用recv()来接收。
2) Queue与Pipe相类似，都是先进先出的结构。但Queue允许多个进程放入，多个进程从队列取出对象。Queue使用mutiprocessing.Queue(maxsize)创建，maxsize表示队列中可以存放对象的最大数量。
下面的程序展示了Queue的使用:
import os
import multiprocessing
import time
#==================
# input worker
def inputQ(queue):
info = str(os.getpid()) + '(put):' + str(time.time())
queue.put(info)
# output worker
def outputQ(queue,lock):
info = queue.get()
lock.acquire()
print (str(os.getpid()) + '(get):' + info)
lock.release()
#===================
# Main
record1 = [] # store input processes
record2 = [] # store output processes
lock = multiprocessing.Lock() # To prevent messy print
queue = multiprocessing.Queue(3)
# input processes
for i in range(10):
process = multiprocessing.Process(target=inputQ,args=(queue,))
process.start()
record1.append(process)
# output processes
for i in range(10):
process = multiprocessing.Process(target=outputQ,args=(queue,lock))
process.start()
record2.append(process)
for p in record1:
p.join()
queue.close() # No more object will come, close the queue
for p in record2:
p.join()
一些进程使用put()在Queue中放入字符串，这个字符串中包含PID和时间。另一些进程从Queue中取出，并打印自己的PID以及get()的字符串。
总结：
Process, Lock, Event, Semaphore, Condition
Pipe, Queue