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帮助文档见https://docs.python.org/2.7/library/multiprocessing.html

众所周知,python本身是单线程的,python中的线程处理是由python解释器分配时间片的;但在python 3.0中吸收了开源模块,开始支持系统原生的进程处理——multiprocessing.

注意:这个模块的某些函数需要操作系统的支持,例如,multiprocessing.synchronize模块在某些平台上引入时会激发一个ImportError

1)Process
  要创建一个Process是很简单的。

from multiprocessing import Process
def f(name):
print('hello', name)
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=f, args=('bob',))
p.start()
p.join()

要获得一个Process的进程ID也是很简单的。

from multiprocessing import Process
import os
def info(title):
print title
print 'module name:', __name__
print 'parent process:', os.getppid()#这个测试不通过,3.0不支持
print 'process id:', os.getpid()
def f(name):
info('function f')
print 'hello', name
if __name__ == '__main__':
info('main line')
p = Process(target=f, args=('bob',))
p.start()
p.join()

创建进程:multiprocessing.Process([group[, target[, name[, args[, kargs]]]]])
  参数:
  group:    None,它的存在仅仅是为了与threading.Thread兼容
  target:   一般是函数
  name:     进程名
  args:     函数的参数
  kargs:    keywords参数

函数:
  run()                  默认的run()函数调用target的函数,你也可以在子类中覆盖该函数
  start()                启动该进程
  join([timeout])        父进程被停止,直到子进程被执行完毕。
                         当timeout为None时没有超时,否则有超时。
                         进程可以被join很多次,但不能join自己
  is_alive()             
  terminate()            结束进程。
                         在Unix上使用的是SIGTERM
                         在Windows平台上使用TerminateProcess

属性:
  name                   进程名
  daemon                 守护进程
  pid                    进程ID
  exitcode               如果进程还没有结束,该值为None
  authkey                    
            
2)Queue
  Queue类似于queue.Queue,一般用来进程间交互信息
  例子:

from multiprocessing import Process, Queue
def f(q):
q.put([42, None, 'hello'])
if __name__ == '__main__':
q = Queue()
p = Process(target=f, args=(q,))
p.start()
print(q.get()) # prints "[42, None, 'hello']"
p.join()

注意:Queue是进程和线程安全的。
  Queue实现了queue.Queue的大部分方法,但task_done()和join()没有实现。    
  创建Queue:multiprocessing.Queue([maxsize])
  函数:
  qsize()                             返回Queue的大小
  empty()                             返回一个boolean值表示Queue是否为空
  full()                              返回一个boolean值表示Queue是否满
  put(item[, block[, timeout]])       
  put_nowait(item)
  get([block[, timeout]])
  get_nowait()
  get_no_wait()

close()                             表示该Queue不在加入新的元素
  join_thread()                       
  cancel_join_thread()

3)JoinableQueue
  创建:multiprocessing.JoinableQueue([maxsize])
  task_done()
  join()

4)Pipe

from multiprocessing import Process, Pipe
def f(conn):
conn.send([42, None, 'hello'])
conn.close()
if __name__ == '__main__':
parent_conn, child_conn = Pipe()
p = Process(target=f, args=(child_conn,))
p.start()
print(parent_conn.recv()) # prints "[42, None, 'hello']"
p.join()

multiprocessing.Pipe([duplex])      返回一个Connection对象

5)异步化synchronization

from multiprocessing import Process, Lock
def f(l, i):
l.acquire()
print('hello world', i)
l.release()
if __name__ == '__main__':
lock = Lock()
for num in range(10):
Process(target=f, args=(lock, num)).start()

6)Shared Memory

from multiprocessing import Process, Value, Array
def f(n, a):
n.value = 3.1415927
for i in range(len(a)):
a[i] = -a[i]
if __name__ == '__main__':
num = Value('d', 0.0)
arr = Array('i', range(10))
p = Process(target=f, args=(num, arr))
p.start()
p.join()
print(num.value)
print(arr[:])

1>Value
2>Array

7)Manager

from multiprocessing import Process, Manager
def f(d, l):
d[1] = ''
d[''] = 2
d[0.25] = None
l.reverse()
if __name__ == '__main__':
manager = Manager()
d = manager.dict()
l = manager.list(range(10))
p = Process(target=f, args=(d, l))
p.start()
p.join()
print(d)
print(l)

8)Pool

from multiprocessing import Pool
def f(x):
return x*x
if __name__ == '__main__':
pool = Pool(processes=4) # start 4 worker processes
result = pool.apply_async(f, [10]) # evaluate "f(10)" asynchronously
print result.get(timeout=1) # prints "100" unless your computer is *very* slow
print pool.map(f, range(10)) # prints "[0, 1, 4,..., 81]"

multiprocessing.Pool([processes[, initializer[, initargs]]])

函数:
  apply(func[, args[, kwds]])
  apply_async(func[, args[, kwds[, callback]]])
  map(func,iterable[, chunksize])
  map_async(func,iterable[, chunksize[, callback]])
  imap(func, iterable[, chunksize])
  imap_unordered(func, iterable[, chunksize])
  close()
  terminate()
  join()

from multiprocessing import Pool
def f(x):
return x*x
if __name__ == '__main__':
pool = Pool(processes=4) # start 4 worker processes
result = pool.apply_async(f, (10,)) # evaluate "f(10)" asynchronously
print(result.get(timeout=1)) # prints "100" unless your computer is *very* slow
print(pool.map(f, range(10))) # prints "[0, 1, 4,..., 81]"
it = pool.imap(f, range(10))
print(next(it)) # prints "0"
print(next(it)) # prints "1"
print(it.next(timeout=1)) # prints "4" unless your computer is *very* slow
import time
result = pool.apply_async(time.sleep, (10,))
print(result.get(timeout=1)) # raises TimeoutError

9)杂项
multiprocessing.active_children()          返回所有活动子进程的列表
multiprocessing.cpu_count()                返回CPU数目
multiprocessing.current_process()          返回当前进程对应的Process对象
multiprocessing.freeze_support()
multiprocessing.set_executable()

10)Connection对象
send(obj)
recv()
fileno()
close()
poll([timeout])
send_bytes(buffer[, offset[, size]])
recv_bytes([maxlength])
recv_bytes_info(buffer[, offset])

>>> from multiprocessing import Pipe
>>> a, b = Pipe()
>>> a.send([1, 'hello', None])
>>> b.recv()
[1, 'hello', None]
>>> b.send_bytes('thank you')
>>> a.recv_bytes()
'thank you'
>>> import array
>>> arr1 = array.array('i', range(5))
>>> arr2 = array.array('i', [0] * 10)
>>> a.send_bytes(arr1)
>>> count = b.recv_bytes_into(arr2)
>>> assert count == len(arr1) * arr1.itemsize
>>> arr2
array('i', [0, 1, 2, 3, 4, 0, 0, 0, 0, 0])

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