由于CPython實現中的GIL的限制，python中的多線程其實并不是真正的多線程，如果想要充分地使用多核CPU的資源，在python中大部分情況我們需要使用多進程。 這也許就是python中多進程類庫如此簡潔好用的原因所在。在python中可以向多線程一樣簡單地使用多進程。
一、多進程
process的成員變量和方法：
>>class multiprocessing.Process([group[, target[, name[, args[, kwargs]]]]]) 來的定義類似于threading.Thread。target表示此進程運行的函數，args和kwargs表示target的參數。
>>name, pid
分別表示進程的名字，進程id。
>> daemon成員
daemon標志位bool變量，需要在start()調用前設置。daemon的初始值是從父進程繼承而來。當一個進程結束的時候，它嘗試去結束它的所有的daemon子進程。
注意：
daemon進程不允許創建子進程。否則當daemon進程結束的時候它的子進程不能被結束。
這里的daemon不是Unix的daemon進程，當父進程結束的時候所有的daemon子進程也將被終止（對于非daemon進程，父進程不等待非daemon的紫子進程，除非顯示地對非daemon子進程使用join()方法）。
>>? exitcode
如果進程還沒有退出，則為None，如果正確的退出則為0，如果有錯誤則為>0的錯誤代碼，如果進程為終止則為-1*singal。?
>> start(), is_live(), terminate()
start()用來啟動進程，is_live()用來查看進程的狀態，terminate()用來終止進程。
>> run()
可以在process的子類中重載run()方法，從而設定進程的任務。重載process是構造新進程的另一種方式，一定程度上上等價于process的target參數。
multiprcessing的靜態方法：
>>? multiprocessing.cpu_count()
用來獲得當前的CPU的核數，可以用來設置接下來子進程的個數。
>>? multiprocessing.active_children()
用來獲得當前所有的子進程，包括daemon和非daemon子進程。
實例：
import multiprocessing
import time
import sys
def worker(num):
??? p = multiprocessing.current_process()
??? print ('Starting:' + p.name + ":" + str(p.pid))
??? print(str(num))
??? sys.stdout.flush()
??? print ('Exiting :' + p.name + ":" + str(p.pid))
??? sys.stdout.flush()
def daemon():
??? p = multiprocessing.current_process()
??? print ('Starting:' + p.name + ":" + str(p.pid))
??? sys.stdout.flush()
??? time.sleep(10)
??? print ('Exiting :' + p.name + ":" + str(p.pid))
??? sys.stdout.flush()
???
def non_daemon():
??? p = multiprocessing.current_process()
??? print ('Starting:' + p.name + ":" + str(p.pid))
??? sys.stdout.flush()
??? time.sleep(20)
??? print ('Exiting :' + p.name + ":" + str(p.pid))
??? sys.stdout.flush()
???
if __name__ == '__main__':
??? w = multiprocessing.Process(name='worker', target=worker, args=(100,))
??? d = multiprocessing.Process(name='daemon', target=daemon)
??? d.daemon = True
??? nd = multiprocessing.Process(name='non-daemon', target=non_daemon)
??? w.start()
??? d.start()
??? nd.start()
???
??? print("the number of CPU is " + str(multiprocessing.cpu_count()))
??? print("All children processes:")
??? for p in multiprocessing.active_children():
??????? print("child:" + p.name + ":" + str(p.pid))
??? print()
???
??? w.join()
??? #d.join()
運行結果：
可以從上面的例子看到沒有多非daemon子進程使用join()方法，結果父進程沒有等待非daemon進程結束就退出了。
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