python 進程編程速成

　　python具有thread多線程庫，但多線程并不是真正的多線程，不能充分利用多核CPU資源。

　　在大多數情況下，python可以使用multiprocessing多進程庫，可以輕松完成從單進程到并發執行的轉換。

　　multiprocessing庫支持子進程、通信和共享數據、執行不同形式的同步，提供Process、Queue、Pipe、Lock等類對象。

一、Process類對象，創建進程

　　在multiprocessing中，每一個進程都用一個Process類來表示。

Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])參數：
group分組，實際上不使用
target表示調用對象，你可以傳入方法的名字
name是別名，相當于給這個進程取一個名字
args表示被調用對象的位置參數元組，比如target是函數a，他有兩個參數m，n，那么args就傳入(m, n)即可
kwargs表示調用對象的字典

?　　示例1：

import multiprocessingdef process(num):print 'Process:', numif __name__ == '__main__':for i in range(5):p = multiprocessing.Process(target=process, args=(i,))p.start()

?備注：

　　multiprocessing.Process()：創建進程

　　target：傳入函數名（方法）

　　args：傳入函數或方法的位置參數元組

　　P.start()方法用于啟動進程

　　

　　示例2:

import multiprocessing
import timedef process(num):time.sleep(num)print 'Process:', numif __name__ == '__main__':for i in range(5):p = multiprocessing.Process(target=process, args=(i,))p.start()print('CPU number:' + str(multiprocessing.cpu_count()))for p in multiprocessing.active_children():print('Child process name: ' + p.name + ' id: ' + str(p.pid))print('Process Ended')

備注：

　　m.cpu_count()：獲取當前機器的CPU核心數量

　　m.active_children()：目前所運行的進程對象列表