A. 一文带你读懂python中的进程
进程
进程（Process）是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行，即正在运行的程序，是系统进行资源分配和调度的基本单位，进程是对正在运行程序的一个抽象，在早期面向进程设计的计算机结构中，进程是程序的基本执行实体，在当代面向线程设计的计算机结构中，进程是线程的容器，线程是执行的实体。进程的概念起源于操作系统，是操作系统最核心的概念，操作系统的其他所有内容都是围绕进程的概念展开的。
在早期计算机中可以利用的cpu只有一个，为了充分利用CPU性能，提高用户操作体验，出现了多道技术。将一个单独的cpu虚拟成多个cpu（多道技术：时间多路复用和空间多路复用+硬件上支持隔离），即使在一个单核CPU也能保证支持（伪）并发的能力。如果没有进程的抽象，现代计算机将不复存在。
狭义定义：进程是正在运行的程序的实例（an instance of a computer program that is being executed）。
广义定义：进程是一个具有一定独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动。它是操作系统动态执行的基本单元，在传统的操作系统中，进程既是基本的分配单元，也是基本的执行单元。
操作系统的作用：
隐藏复杂的硬件接口，提供良好的抽象接口。
管理、调度进程，使多个进程对硬件的竞争变得有序。
多道技术：针对早期单核CPU，实现多个程序的并发执行，现在的主机一般是多核，每个核都会利用多道技术，如有4个cpu，运行于cpu1的某个程序遇到io阻塞，会等到io结束再重新调度，重新调度是可能会被调度到4个cpu中的任意一个，具体由操作系统调度算法决定。
多道技术的主要特性如下：
（1）空间上的复用：内存中可以同时有多道程序。
（2）物理隔离：多个程序在内存中都有各自独立的内存空间，互不影响。
（3）时间上的复用：多个程序在操作系统的调度算法下，在不同的时间段内分别占有CPU资源。
需要注意的是如果一个进程长时间占用CPU资源，操作系统会强制将CPU资源分配给其它在就绪队列中的程序，避免一个程序长时间占有CPU资源，导致其它程序无法运行。
相关推荐：《Python视频教程》
关于进程的一些概念：
第一，进程是一个实体。每一个进程都有它自己的地址空间，一般情况下，包括文本区域（text region）、数据区域（data region）和堆栈（stack region）。文本区域存储处理器执行的代码，数据区域存储变量和进程执行期间使用的动态分配的内存，堆栈区域存储着活动过程调用的指令和本地变量。
第二，进程是一个“执行中的程序”。程序是一个没有生命的实体，只有处理器赋予程序生命时（操作系统将程序加载到内存），它才能成为一个活动的实体，我们称其为进程。
进程是操作系统中最基本、重要的概念。是多道程序系统出现后，为了刻画系统内部出现的动态情况，描述系统内部各道程序的活动规律引进的一个概念，所有多道程序设计操作系统都建立在进程的基础上。
进程的特性：
动态性：进程的实质是程序在多道程序系统中的一次执行过程，进程是动态产生，动态消亡的。
并发性：任何进程都可以同其他进程一起并发执行
独立性：进程是一个能独立运行的基本单位，同时也是系统分配资源和调度的独立单位；
异步性：由于进程间的相互制约，使进程具有执行的间断性，即进程按各自独立的、不可预知的速度向前推进
结构特征：进程由程序、数据和进程控制块三部分组成。
多个不同的进程可以包含相同的程序，一个程序在不同的数据集里就构成不同的进程，能得到不同的结果，但是执行过程中，程序不能发生改变。
进程与程序的区别：
程序是指令和数据的有序集合，是对指令、数据及其组织形式的描述，其本身没有任何运行的含义，是一个静态的概念。而进程是程序在处理机上的一次执行过程，它是一个动态的概念。
程序可以作为一种软件资料长期存在，而进程是有一定生命期的。程序是永久的，进程是暂时的。
进程的调度：
要想多个进程交替运行，操作系统必须对这些进程进行调度，这个调度也不是随机进行的，而是需要遵循一定的法则，由此就有了进程的调度算法。
1、先来先服务算法
先来先服务（FCFS）调度算法是一种最简单的调度算法，该算法既可用于作业调度，也可用于进程调度。FCFS算法比较有利于长作业（进程），而不利于短作业（进程）。由此可知，本算法适合于CPU繁忙型作业，而不利于I/O繁忙型的作业（进程）。
2、短作业优先调度算法
短作业（进程）优先调度算法（SJ/PF）是指对短作业或短进程优先调度的算法，该算法既可用于作业调度，也可用于进程调度。但其对长作业不利；不能保证紧迫性作业（进程）被及时处理；作业的长短只是被估算出来的。
3、时间片轮转法
时间片轮转(Round Robin，RR)法的基本思路是让每个进程在就绪队列中的等待时间与享受服务的时间成比例。在时间片轮转法中，需要将CPU的处理时间分成固定大小的时间片，例如，几十毫秒至几百毫秒。如果一个进程在被调度选中之后用完了系统规定的时间片，但又未完成要求的任务，则它自行释放自己所占有的CPU而排到就绪队列的末尾，等待下一次调度。同时，进程调度程序又去调度当前就绪队列中的第一个进程。
显然，轮转法只能用来调度分配一些可以抢占的资源。这些可以抢占的资源可以随时被剥夺，而且可以将它们再分配给别的进程。CPU是可抢占资源的一种。但打印机等资源是不可抢占的。由于作业调度是对除了CPU之外的所有系统硬件资源的分配，其中包含有不可抢占资源，所以作业调度不使用轮转法。
在轮转法中，时间片长度的选取非常重要。首先，时间片长度的选择会直接影响到系统的开销和响应时间。如果时间片长度过短，则调度程序抢占处理机的次数增多。这将使进程上下文切换次数也大大增加，从而加重系统开销。反过来，如果时间片长度选择过长，例如，一个时间片能保证就绪队列中所需执行时间最长的进程能执行完毕，则轮转法变成了先来先服务法。时间片长度的选择是根据系统对响应时间的要求和就绪队列中所允许最大的进程数来确定的。
在轮转法中，加入到就绪队列的进程有3种情况：
（1）一种是分给它的时间片用完，但进程还未完成，回到就绪队列的末尾等待下次调度去继续执行。
（2）另一种情况是分给该进程的时间片并未用完，只是因为请求I/O或由于进程的互斥与同步关系而被阻塞。当阻塞解除之后再回到就绪队列。
（3）第三种情况就是新创建进程进入就绪队列。
如果对这些进程区别对待，给予不同的优先级和时间片从直观上看，可以进一步改善系统服务质量和效率。例如，我们可把就绪队列按照进程到达就绪队列的类型和进程被阻塞时的阻塞原因分成不同的就绪队列，每个队列按FCFS原则排列，各队列之间的进程享有不同的优先级，但同一队列内优先级相同。这样，当一个进程在执行完它的时间片之后，或从睡眠中被唤醒以及被创建之后，将进入不同的就绪队列。
多级反馈队列：
前面介绍的各种用作进程调度的算法都有一定的局限性。如短进程优先的调度算法，仅照顾了短进程而忽略了长进程，而且如果并未指明进程的长度，则短进程优先和基于进程长度的抢占式调度算法都将无法使用。
而多级反馈队列调度算法则不必事先知道各种进程所需的执行时间，而且还可以满足各种类型进程的需要，因而它是目前被公认的一种较好的进程调度算法。在采用多级反馈队列调度算法的系统中，调度算法的实施过程如下所述。
(1) 应设置多个就绪队列，并为各个队列赋予不同的优先级。第一个队列的优先级最高，第二个队列次之，其余各队列的优先权逐个降低。该算法赋予各个队列中进程执行时间片的大小也各不相同，在优先权愈高的队列中，为每个进程所规定的执行时间片就愈小。例如，第二个队列的时间片要比第一个队列的时间片长一倍，……，第i+1个队列的时间片要比第i个队列的时间片长一倍。
(2) 当一个新进程进入内存后，首先将它放入第一队列的末尾，按FCFS原则排队等待调度。当轮到该进程执行时，如它能在该时间片内完成，便可准备撤离系统；如果它在一个时间片结束时尚未完成，调度程序便将该进程转入第二队列的末尾，再同样地按FCFS原则等待调度执行；如果它在第二队列中运行一个时间片后仍未完成，再依次将它放入第三队列，……，如此下去，当一个长作业(进程)从第一队列依次降到第n队列后，在第n 队列便采取按时间片轮转的方式运行。
(3) 仅当第一队列空闲时，调度程序才调度第二队列中的进程运行；仅当第1～(i-1)队列均空时，才会调度第i队列中的进程运行。如果处理机正在第i队列中为某进程服务时，又有新进程进入优先权较高的队列(第1～(i-1)中的任何一个队列)，则此时新进程将抢占正在运行进程的处理机，即由调度程序把正在运行的进程放回到第i队列的末尾，把处理机分配给新到的高优先权进程。
B. Python 进程，线程，协程，锁机制，你知多少
1.线程和进程：
线程是属于进程的，线程运行在进程空间内，同一进程所产生的线程共享同一内存空间，当进程退出时该进程所产生的线程都会被强制退出并清除。线程可与属于同一进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源，但是其本身基本上不拥有系统资源，只拥有一点在运行中必不可少的信息(如程序计数器、一组寄存器和栈)。
2.线程、进程与协程：
线程和进程的操作是由程序触发系统接口，最后的执行者是系统；协程的操作则是程序员
协程存在的意义：对于多线程应用，CPU通过切片的方式来切换线程间的执行，线程切换时需要耗时（保持状态，下次继续）。协程，则只使用一个线程，在一个线程中规定某个代码块执行顺序。
协程的适用场景： 当程序中存在大量不需要CPU的操作时（IO），适用于协程；
C. python 进程池当一个进程报错时，别的进程有影响吗
Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing，你只需要定义一个函数，Python会替你完成其他所有事情。
借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。
1、新建单一进程
如果我们新建少量进程，可以如下：
import multiprocessing
import time
def func(msg):
for i in xrange(3):
print msg
time.sleep(1)
if __name__ == "__main__":
p = multiprocessing.Process(target=func, args=("hello", ))
p.start()
p.join()
print "Sub-process done."12345678910111213
2、使用进程池
是的，你没有看错，不是线程池。它可以让你跑满多核CPU，而且使用方法非常简单。
注意要用apply_async，如果落下async，就变成阻塞版本了。
processes=4是最多并发进程数量。
import multiprocessing
import time
def func(msg):
for i in xrange(3):
print msg
time.sleep(1)
if __name__ == "__main__":
pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
for i in xrange(10):
msg = "hello %d" %(i)
pool.apply_async(func, (msg, ))
pool.close()
pool.join()
print "Sub-process(es) done."12345678910111213141516
3、使用Pool，并需要关注结果
更多的时候，我们不仅需要多进程执行，还需要关注每个进程的执行结果，如下：
import multiprocessing
import time
def func(msg):
for i in xrange(3):
print msg
time.sleep(1)
return "done " + msg
if __name__ == "__main__":
pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
result = []
for i in xrange(10):
msg = "hello %d" %(i)
result.append(pool.apply_async(func, (msg, )))
pool.close()
pool.join()
for res in result:
print res.get()
print "Sub-process(es) done."
2014.12.25更新
根据网友评论中的反馈，在Windows下运行有可能崩溃(开启了一大堆新窗口、进程)，可以通过如下调用来解决：
multiprocessing.freeze_support()1
附录（自己的脚本）：
#!/usr/bin/python
import threading
import subprocess
import datetime
import multiprocessing
def dd_test(round, th):
test_file_arg = 'of=/zbkc/test_mds_crash/1m_%s_%s_{}' %(round, th)
command = "seq 100 | xargs -i dd if=/dev/zero %s bs=1M count=1" %test_file_arg
print command
subprocess.call(command,shell=True,stdout=open('/dev/null','w'),stderr=subprocess.STDOUT)
def mds_stat(round):
p = subprocess.Popen("zbkc mds stat", shell = True, stdout = subprocess.PIPE)
out = p.stdout.readlines()
if out[0].find('active') != -1:
command = "echo '0205pm %s round mds status OK, %s' >> /round_record" %(round, datetime.datetime.now())
command_2 = "time (ls /zbkc/test_mds_crash/) 2>>/round_record"
command_3 = "ls /zbkc/test_mds_crash | wc -l >> /round_record"
subprocess.call(command,shell=True)
subprocess.call(command_2,shell=True)
subprocess.call(command_3,shell=True)
return 1
else:
command = "echo '0205 %s round mds status abnormal, %s, %s' >> /round_record" %(round, out[0], datetime.datetime.now())
subprocess.call(command,shell=True)
return 0
#threads = []
for round in range(1, 1600):
pool = multiprocessing.Pool(processes = 10) #使用进程池
for th in range(10):
# th_name = "thread-" + str(th)
# threads.append(th_name) #添加线程到线程列表
# threading.Thread(target = dd_test, args = (round, th), name = th_name).start() #创建多线程任务
pool.apply_async(dd_test, (round, th))
pool.close()
pool.join()
#等待线程完成
# for t in threads:
# t.join()
if mds_stat(round) == 0:
subprocess.call("zbkc -s",shell=True)
break
D. Python中进程和线程的区别详解
什么是进程（Process）：普通的解释就是，进程是程序的一次执行，而什么是线程（Thread），线程可以理解为进程中的执行的一段程序片段。在一个多任务环境中下面的概念可以帮助我们理解两者间的差别：进程间是独立的，这表现在内存空间，上下文环境；线程运行在进程空间内。 一般来讲（不使用特殊技术）进程是无法突破进程边界存取其他进程内的存储空间；而线程由于处于进程空间内，所以同一进程所产生的线程共享同一内存空间。同一进程中的两段代码不能够同时执行，除非引入线程。线程是属于进程的，当进程退出时该进程所产生的线程都会被强制退出并清除。线程占用的资源要少于进程所占用的资源。进程和线程都可以有优先级。在线程系统中进程也是一个线程。可以将进程理解为一个程序的第一个线程。
线程是指进程内的一个执行单元,也是进程内的可调度实体.与进程的区别:(1)地址空间:进程内的一个执行单元;进程至少有一个线程;它们共享进程的地址空间;而进程有自己独立的地址空间;(2)进程是资源分配和拥有的单位,同一个进程内的线程共享进程的资源(3)线程是处理器调度的基本单位,但进程不是.(4)二者均可并发执行.
E. python多进程pipe在windows中能用吗
Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing，你只需要定义一个函数，Python会替你完成其他所有事情。借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。
1、新建单一进程
如果我们新建少量进程，可以如下：
import multiprocessing
import time
def func(msg):
for i in xrange(3):
print msg
time.sleep(1)
if __name__ == "__main__":
p = multiprocessing.Process(target=func, args=("hello", ))
p.start()
p.join()
print "Sub-process done."12345678910111213
F. 小白都看懂了，Python 中的线程和进程精讲，建议收藏
目录
众所周知，CPU是计算机的核心，它承担了所有的计算任务。而操作系统是计算机的管理者，是一个大管家，它负责任务的调度，资源的分配和管理，统领整个计算机硬件。应用程序是具有某种功能的程序，程序运行与操作系统之上
在很早的时候计算机并没有线程这个概念，但是随着时代的发展，只用进程来处理程序出现很多的不足。如当一个进程堵塞时，整个程序会停止在堵塞处，并且如果频繁的切换进程，会浪费系统资源。所以线程出现了
线程是能拥有资源和独立运行的最小单位，也是程序执行的最小单位。一个进程可以拥有多个线程，而且属于同一个进程的多个线程间会共享该进行的资源
① 200 多本 Python 电子书（和经典的书籍）应该有
② Python标准库资料（最全中文版）
③ 项目源码（四五十个有趣且可靠的练手项目及源码）
④ Python基础入门、爬虫、网络开发、大数据分析方面的视频（适合小白学习）
⑤ Python学习路线图（告别不入流的学习）
私信我01即可获取大量Python学习资源
进程时一个具有一定功能的程序在一个数据集上的一次动态执行过程。进程由程序，数据集合和进程控制块三部分组成。程序用于描述进程要完成的功能，是控制进程执行的指令集；数据集合是程序在执行时需要的数据和工作区；程序控制块（PCB）包含程序的描述信息和控制信息，是进程存在的唯一标志
在Python中，通过两个标准库 thread 和 Threading 提供对线程的支持, threading 对 thread 进行了封装。 threading 模块中提供了 Thread , Lock , RLOCK , Condition 等组件
在Python中线程和进程的使用就是通过 Thread 这个类。这个类在我们的 thread 和 threading 模块中。我们一般通过 threading 导入
默认情况下，只要在解释器中，如果没有报错，则说明线程可用
守护模式：
现在我们程序代码中，有多个线程， 并且在这个几个线程中都会去 操作同一部分内容，那么如何实现这些数据的共享呢？
这时，可以使用 threading库里面的锁对象 Lock 去保护
Lock 对象的acquire方法 是申请锁
每个线程在操作共享数据对象之前，都应该申请获取操作权，也就是调用该共享数据对象对应的锁对象的acquire方法，如果线程A 执行了 acquire() 方法，别的线程B 已经申请到了这个锁， 并且还没有释放，那么 线程A的代码就在此处 等待 线程B 释放锁，不去执行后面的代码。
直到线程B 执行了锁的 release 方法释放了这个锁， 线程A 才可以获取这个锁，就可以执行下面的代码了
如：
到在使用多线程时，如果数据出现和自己预期不符的问题，就可以考虑是否是共享的数据被调用覆盖的问题
使用 threading 库里面的锁对象 Lock 去保护
Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的，和多线程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。这个进程对象的方法和线程对象的方法差不多也有start(), run(), join()等方法，其中有一个方法不同Thread线程对象中的守护线程方法是setDeamon，而Process进程对象的守护进程是通过设置daemon属性来完成的
守护模式：
其使用方法和线程的那个 Lock 使用方法类似
Manager的作用是提供多进程共享的全局变量，Manager()方法会返回一个对象，该对象控制着一个服务进程，该进程中保存的对象运行其他进程使用代理进行操作
语法：
线程池的基类是 concurrent.futures 模块中的 Executor ， Executor 提供了两个子类，即 ThreadPoolExecutor 和 ProcessPoolExecutor ，其中 ThreadPoolExecutor 用于创建线程池，而 ProcessPoolExecutor 用于创建进程池
如果使用线程池/进程池来管理并发编程，那么只要将相应的 task 函数提交给线程池/进程池，剩下的事情就由线程池/进程池来搞定
Exectuor 提供了如下常用方法：
程序将 task 函数提交（submit）给线程池后，submit 方法会返回一个 Future 对象，Future 类主要用于获取线程任务函数的返回值。由于线程任务会在新线程中以异步方式执行，因此，线程执行的函数相当于一个“将来完成”的任务，所以 Python 使用 Future 来代表
Future 提供了如下方法：
使用线程池来执行线程任务的步骤如下：
最佳线程数目 = （（线程等待时间+线程CPU时间）/线程CPU时间 ）* CPU数目
也可以低于 CPU 核心数
使用线程池来执行线程任务的步骤如下：
关于进程的开启代码一定要放在 if __name__ == '__main__': 代码之下，不能放到函数中或其他地方
开启进程的技巧
开启进程的数量最好低于最大 CPU 核心数
G. python怎么实现一个进程
想要充分利用多核CPU资源，Python中大部分情况下都需要使用多进程，Python中提供了multiprocessing这个包实现多进程。multiprocessing支持子进程、进程间的同步与通信，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。
开辟子进程
multiprocessing中提供了Process类来生成进程实例
Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])1
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
args表示给调用对象以元组的形式提供参数，比如target是函数a，他有两个参数m，n，那么该参数为args=(m, n)即可
kwargs表示调用对象的字典
name是别名，相当于给这个进程取一个名字
先来个小例子：
运行结果：
Parent process run. subProcess is 30196
Parent process end,Mon Mar 27 11:20:21 2017
subProcess 30196 run, Mon Mar 27 11:20:21 2017
subProcess 30196 run, Mon Mar 27 11:20:23 2017
subProcess 30196 run, Mon Mar 27 11:20:25 2017
根据运行结果可知，父进程运行结束后子进程仍然还在运行，这可能造成僵尸（ zombie）进程。
通常情况下，当子进程终结时，它会通知父进程，清空自己所占据的内存，并在内核里留下自己的退出信息。父进程在得知子进程终结时，会从内核中取出子进程的退出信息。但是，如果父进程早于子进程终结，这可能造成子进程的退出信息滞留在内核中，子进程成为僵尸（zombie）进程。当大量僵尸进程积累时，内存空间会被挤占。
有什么办法可以避免僵尸进程呢？
这里介绍进程的一个属性 deamon，当其值为TRUE时，其父进程结束，该进程也直接终止运行（即使还没运行完）。
所以给上面的程序加上p.deamon = true，看看效果。
执行结果：
Parent process run. subProcess is 31856
Parent process end,Mon Mar 27 11:40:10 2017
这是问题又来了，子进程并没有执行完，这不是所期望的结果。有没办法将子进程执行完后才让父进程结束呢？
这里引入p.join()方法，它使子进程执行结束后，父进程才执行之后的代码
执行结果：
subProcess 32076 run, Mon Mar 27 11:46:07 2017
subProcess 32076 run, Mon Mar 27 11:46:09 2017
subProcess 32076 run, Mon Mar 27 11:46:11 2017
Parent process run. subProcess is 32076
Parent process end,Mon Mar 27 11:46:13 2017
这样所有的进程就能顺利的执行了。
将进程定义成类
通过继承Process类，来自定义进程类，实现run方法。实例p通过调用p.start()时自动调用run方法。
如下：
执行结果和上一个例子相同。
创建多个进程
很多时候系统都需要创建多个进程以提高CPU的利用率，当数量较少时，可以手动生成一个个Process实例。当进程数量很多时，或许可以利用循环，但是这需要程序员手动管理系统中并发进程的数量，有时会很麻烦。这时进程池Pool就可以发挥其功效了。可以通过传递参数限制并发进程的数量，默认值为CPU的核数。
直接上例子：
执行结果：
开头部分
Run the main process (30920).
Waiting for all subprocesses done …
Run child process Process0 (32396)
Run child process Process3 (25392)
Run child process Process1 (28732)
Run child process Process2 (32436)
末尾部分：
Run child process Process15 (25880)
All subprocesses done
All process last 2.49 seconds.
相关说明：
这里进程池对并发进程的限制数量为8个，而程序运行时会产生16个进程，进程池将自动管理系统内进程的并发数量，其余进程将会在队列中等待。限制并发数量是因为，系统中并发的进程不是越多越好，并发进程太多，可能使CPU大部分的时间用于进程调度，而不是执行有效的计算。
采用多进程并发技术时，就单个处理机而言，其对进程的执行是串行的。但具体某个时刻哪个进程获得CPU资源而执行是不可预知的（如执行结果的开头部分，各进程的执行顺序不定），这就体现了进程的异步性。
如果单个程序执行14次run_proc函数，那么它会需要至少16秒,通过进程的并发，这里只需要2.49秒，可见并发的优势。
H. 怎样使用python查询系统某一进程是否存在
python执行ps -ef | grep XXX XXX为你的进程，当有返回值的时候，说明你的进程存在，python检查系统进程其实调用的也是linux的shell
I. 怎样使用python查询系统某一进程是否存在
#!/usr/bin/env python
import os
import signal
# Change this to your process name
processname = 'aterm'
for line in os.popen("ps xa"):
fields = line.split()
pid = fields[0]
process = fields[4]
if process.find(processname) > 0:
# Kill the Process. Change signal.SIGHUP to signal.SIGKILL if you like
os.kill(int(pid), signal.SIGHUP)
# Do something else here
print "Doing something else here"
# Restart the process
os.system(processname)
# Hop out of loop
break
J. 怎样使用python查询系统某一进程是否存在
只需要一小段python代码，就可以解决用python查询判断系统进程是否存在的操作。具休是怎么样判断进程是不是存在，看下边的python代码就会明白了。
正常我们在编写python代码时，要杀死一个进程之前，一定要做的事情就是要知道这个进程是不是存在，存在要怎么样操作、不存在又怎么样操作。如何查找一个进程是否存在，用Python代码来判断一下最好不过了。
如何用python代码查找一个进程是否存在的源代码如下：
?
12345678910111213141516171819
#-*- coding:utf-8 -*-#编码声明 import win32com.client#导入方法 def check_exsit(process_name): WMI = win32com.client.GetObject('winmgmts:') processCodeCov = WMI.ExecQuery('select * from Win32_Process where Name="%s"' % process_name) if len(processCodeCov) > 0:#判断操作 www.iplaypy.com print '%s is exists' % process_name else: print '%s is not exists' % process_name if __name__ == '__main__': check_exsit('chrome.exe')