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Python多进程
• 用multiprocessing替代Thread
• multiprocessing库的出现很大程度上是为了弥补thread库因为GIL低效的缺陷。它完整的复制了一套thread所提供的接口方便迁移。唯一的不同就是它使用了多进程而不是多线程。每个进程有自己的独立的GIL，完全并行，无GIL的限制(进程中包括线程)，可充分利用多cpu多核的环境,因此也不会出现进程之间的GIL争抢。
• python多进程并发，模块名称：multiprocessing
• python中的多线程其实并不是真正的多线程，如果想要充分地使用多核CPU的资源，在python中大部分情况需要使用多进程。
• 借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。
• 导入方式： import multiprocessing
Multiprocessing使用简介-1
• 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Process对象与Thread对象的用法相同，也有start(), run(), join()等方法。
• 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Thread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。
• 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,而是线程)。
Process
创建进程的类：Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])
方法：is_alive()、join([timeout])、run()、start() 。其中，Process以start()启动某个进程。
多进程的几种方法
• Lock:可以避免访问资源时的冲突
• Pool:可以提供指定数量的进程
• Queue:多进程安全的队列，实现多进程之间的数据传递
• Pipe:实现管道模式下的消息发送与接收
Lock
同步执行：一个进程在执行任务时，另一个进程必须等待执行完毕，才能继续执行,加锁可以保证多个进程修改同一块数据时，同一时间只能有一个任务可以进行修改.没错，速度是慢了，但牺牲了速度却保证了数据安全。
异步执行：一个进程在执行任务时，另一个进程无需等待其执行完毕就可以执行，当有消息返回时，系统会提醒后者进行处理，这样会很好的提高运行效率.
Pool
Pool可以提供指定数量的进程，供用户调用，当有新的请求提交到pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到规定最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程来执行它。
进程池方法：
apply(func[, args[, kwds]])： 阻塞的执行，比如创建一个有3个线程的线程池，当执行时是创建完一个,执行完函数再创建另一个，变成一个线性的执行. apply_async(func[, args[, kwds[, callback]]]) ： 它是非阻塞执行，同时创建3个线程的线城池，同时执行，只要有一个执行完立刻放回池子待下一个执行，并行的执行 .
close()： 关闭pool，使其不在接受新的任务。
terminate() ： 结束工作进程，不在处理未完成的任务。
join(): 主进程阻塞，等待子进程的退出， join方法要在close或terminate之后使用。
Queue
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Queue和管道Pipe，这两种方式都是使用消息传递的
• 创建队列的类（底层就是以管道和锁定的方式实现）：
Queue([maxsize]):创建共享的进程队列，Queue是多进程安全的队列，可以使用Queue实现多进程之间的数据传递。
参数介绍：maxsize是队列中允许最大项数，省略则无大小限制。
• q.put方法用以插入数据到队列中，
put方法还有两个可选参数：blocked和timeout。如果blocked为True（默认值），并且timeout为正值，该方法会阻塞timeout指定的时间，直到该队列有剩余的空间。如果超时，会抛出Queue.Full异常。如果blocked为False，但该Queue已满，会立即抛出Queue.Full异常。
• q.get方法可以从队列读取并且删除一个元素。
同样，get方法有两个可选参数：blocked和timeout。如果blocked为True（默认值），并且timeout为正值，那么在等待时间内没有取到任何元素，会抛出Queue.Empty异常。如果blocked为False，有两种情况存在，如果Queue有一个值可用，则立即返回该值，否则，如果队列为空，则立即抛出Queue.Empty异常。
• q.get_nowait():同q.get(False)
• q.put_nowait():同q.put(False)
• q.empty():调用此方法时q为空则返回True，该结果不可靠，比如在返回True的过程中，如果队列中又加入了项目。
• q.full()：调用此方法时q已满则返回True，该结果不可靠，比如在返回True的过程中，如果队列中的项目被取走。
• q.qsize():返回队列中目前项目的正确数量，结果也不可靠，理由同上.
Python—队列、生产者消费者模型
1、queue.Queue是进程内非阻塞队列
2、multiprocess.Queue是跨进程通信队列
• 队列：FIFO(先进先出)、LIFO(后进先出)