python 进程编程速成

　　python具有thread多线程库，但多线程并不是真正的多线程，不能充分利用多核CPU资源。

　　在大多数情况下，python可以使用multiprocessing多进程库，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。

　　multiprocessing库支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供Process、Queue、Pipe、Lock等类对象。

一、Process类对象，创建进程

　　在multiprocessing中，每一个进程都用一个Process类来表示。

Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])参数：
group分组，实际上不使用
target表示调用对象，你可以传入方法的名字
name是别名，相当于给这个进程取一个名字
args表示被调用对象的位置参数元组，比如target是函数a，他有两个参数m，n，那么args就传入(m, n)即可
kwargs表示调用对象的字典

 　　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()

 备注：

　　multiprocessing.Process()：创建进程

　　target：传入函数名（方法）

　　args：传入函数或方法的位置参数元组

　　P.start()方法用于启动进程

　　

　　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')

备注：

　　m.cpu_count()：获取当前机器的CPU核心数量

　　m.active_children()：目前所运行的进程对象列表