1. python多进程，多线程分别是并行还是并发
并发和并行
你吃饭吃到一半，电话来了，你一直到吃完了以后才去接，这就说明你不支持并发也不支持并行。
你吃饭吃到一半，电话来了，你停了下来接了电话，接完后继续吃饭，这说明你支持并发。
你吃饭吃到一半，电话来了，你一边打电话一边吃饭，这说明你支持并行。
并发的关键是你有处理多个任务的能力，不一定要同时。
并行的关键是你有同时处理多个任务的能力。
所以我认为它们最关键的点就是：是否是‘同时’。
Python 中没有真正的并行，只有并发
无论你的机器有多少个CPU, 同一时间只有一个Python解析器执行。这也和大部分解释型语言一致， 都不支持并行。这应该是python设计的先天缺陷。
javascript也是相同的道理， javascript早起的版本只支持单任务，后来通过worker来支持并发。
Python中的多线程
先复习一下进程和线程的概念
所谓进程，简单的说就是一段程序的动态执行过程，是系统进行资源分配和调度的一个基本单位。一个进程中又可以包含若干个独立的执行流，我们将这些执行流称为线程，线程是CPU调度和分配的基本单位。同一个进程的线程都有自己的专有寄存器，但内存等资源是共享的。
这里有一个更加形象的解释， 出自阮一峰大神的杰作：
http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/04/processes_and_threads.html
Python中的thread的使用
通过 thread.start_new_thread 方法
import thread
import time
# Define a function for the thread
def print_time( threadName, delay):
count = 0
while count < 5:
time.sleep(delay)
count += 1
print "%s: %s" % ( threadName, time.ctime(time.time()) )
# Create two threads as follows
try:
thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-1", 2, ) )
thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-2", 4, ) )
except:
print "Error: unable to start thread"
while 1:
pass
通过继承thread
#!/usr/bin/python
import threading
import time
exitFlag = 0
class myThread (threading.Thread):
def __init__(self, threadID, name, counter):
threading.Thread.__init__(self)
self.threadID = threadID
self.name = name
self.counter = counter
def run(self):
print "Starting " + self.name
print_time(self.name, self.counter, 5)
print "Exiting " + self.name
def print_time(threadName, delay, counter):
while counter:
if exitFlag:
threadName.exit()
time.sleep(delay)
print "%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))
counter -= 1
# Create new threads
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)
# Start new Threads
thread1.start()
thread2.start()
print "Exiting Main Thread"
线程的同步
#!/usr/bin/python
import threading
import time
class myThread (threading.Thread):
def __init__(self, threadID, name, counter):
threading.Thread.__init__(self)
self.threadID = threadID
self.name = name
self.counter = counter
def run(self):
print "Starting " + self.name
# Get lock to synchronize threads
threadLock.acquire()
print_time(self.name, self.counter, 3)
# Free lock to release next thread
threadLock.release()
def print_time(threadName, delay, counter):
while counter:
time.sleep(delay)
print "%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))
counter -= 1
threadLock = threading.Lock()
threads = []
# Create new threads
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)
# Start new Threads
thread1.start()
thread2.start()
# Add threads to thread list
threads.append(thread1)
threads.append(thread2)
# Wait for all threads to complete
for t in threads:
t.join()
print "Exiting Main Thread"
利用multiprocessing多进程实现并行
进程的创建
Python 中有一套类似多线程API 的的类来进行多进程开发: multiprocessing
这里是一个来自官方文档的例子：
from multiprocessing import Process
def f(name):
print 'hello', name
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=f, args=('bob',))
p.start()
p.join()
类似与线程，一可以通过继承process类来实现：
from multiprocessing import Process
class Worker(Process):
def run(self):
print("in" + self.name)
if __name__ == '__main__':
jobs = []
for i in range(5):
p = Worker()
jobs.append(p)
p.start()
for j in jobs:
j.join()
进程的通信
Pipe()
pipe()函数返回一对由双向通信的管道连接的对象，这两个对象通过send, recv 方法实现 信息的传递
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()
Quene
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()
进程间的同步
Python 中多进程中也有类似线程锁的概念，使用方式几乎一样：
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()
进程间的共享内存
每个进程都有独自的内存，是不能相互访问的， 也行 python官方觉得通过进程通信的方式过于麻烦，提出了共享内存的概念，以下是官方给出的例子：
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[:]
总结
python通过多进程实现多并行，充分利用多处理器，弥补了语言层面不支持多并行的缺点。Python, Node.js等解释型语言似乎都是通过这种方式来解决同一个时间，一个解释器只能处理一段程序的问题， 十分巧妙。
2. python stdin 为pipe什么意思
Linux中进程的通信方式有信号，管道，共享内存，消息队列socket等。其中管道是*nix系统进程间通信的最古老形式，所有*nix都提供这种通信方式。管道是一种半双工的通信机制，也就是说，它只能一端用来读，另外一端用来写；另外，管道只能用来在具有公共祖先的两个进程之间通信。管道通信遵循先进先出的原理，并且数据只能被读取一次，当此段数据被读取后，马上会从数据中消失，这一点很重要。
Linux上，创建管道使用pipe函数，当它执行后，会产生两个文件描述符，分别为读端和写端。单个进程中的管道几乎没有任何作用，通常会先调用pipe，然后调用fork，从而创建从父进程到子进程的IPC通道。
Linux中，我们经常会使用到管道，例如用cat命令查看一个大文件时，一页不能全部显示，我们可以通过cat xxx | more来分页显示，又比如搜索文件里的内容可以用 cat xxx | grep search来进行，这里我们都用到了管道。接下来我会用python编写一段自动分页显示的程序，而不用手动来使用管道。
#!/usr/bin/env python
import os,sys
if not sys.argv[1:]:
print "No filename input"
sys.exit(1)
try:
fp = open(sys.argv[1],"r")
except IOError,msg:
sys.exit(msg)
pi=os.pipe()
pid=os.fork()
if pid:
#parent
os.close(pi[0]) #close read pipe
#write to pipe
line=fp.readline()
while line:
os.write(pi[1],line)
line=fp.readline()
#close write pipe
os.close(pi[1])
#wait for chile
os.waitpid(pid,0)
else:
os.close(pi[1]) #close write pipe
#put pipe read to stdin
os.p2(pi[0],sys.stdin.fileno())
os.close(pi[0])
os.execl("/bin/more","more")
把这段代码存为scat.py，增加执行权限之后，运行 scat.py 文件名，系统就会自动读取文件的内容并分页，与使用 cat 文件名 | more 的效果是一模一样的。在上面的代码中，用到了前几篇博客中说的fork，p2和exec系列函数。
3. Python多进程运行——Multiprocessing基础教程2
上篇文章简单介绍了multiprocessing模块，本文将要介绍进程之间的数据共享和信息传递的概念。
在多进程处理中，所有新创建的进程都会有这两个特点：独立运行，有自己的内存空间。
我们来举个例子展示一下：
这个程序的输出结果是：
在上面的程序中我们尝试在两个地方打印全局列表result的内容：
我们再用一张图来帮助理解记忆不同进程间的数据关系：
如果程序需要在不同的进程之间共享一些数据的话，该怎么做呢？不用担心，multiprocessing模块提供了Array对象和Value对象，用来在进程之间共享数据。
所谓Array对象和Value对象分别是指从共享内存中分配的ctypes数组和对象。我们直接来看一个例子，展示如何用Array对象和Value对象在进程之间共享数据：
程序输出的结果如下：
成功了！主程序和p1进程输出了同样的结果，说明程序中确实完成了不同进程间的数据共享。那么我们来详细看一下上面的程序做了什么：
在主程序中我们首先创建了一个Array对象：
向这个对象输入的第一个参数是数据类型：i表示整数，d代表浮点数。第二个参数是数组的大小，在这个例子中我们创建了包含4个元素的数组。
类似的，我们创建了一个Value对象：
我们只对Value对象输入了一个参数，那就是数据类型，与上述的方法一致。当然，我们还可以对其指定一个初始值（比如10），就像这样：
随后，我们在创建进程对象时，将刚创建好的两个对象：result和square_sum作为参数输入给进程：
在函数中result元素通过索引进行数组赋值，square_sum通过 value 属性进行赋值。
注意：为了完整打印result数组的结果，需要使用 result[:] 进行打印，而square_sum也需要使用 value 属性进行打印：
每当python程序启动时，同时也会启动一个服务器进程。随后，只要我们需要生成一个新进程，父进程就会连接到服务器并请求它派生一个新进程。这个服务器进程可以保存Python对象，并允许其他进程使用代理来操作它们。
multiprocessing模块提供了能够控制服务器进程的Manager类。所以，Manager类也提供了一种创建可以在不同流程之间共享的数据的方法。
服务器进程管理器比使用共享内存对象更灵活，因为它们可以支持任意对象类型，如列表、字典、队列、值、数组等。此外，单个管理器可以由网络上不同计算机上的进程共享。
但是，服务器进程管理器的速度比使用共享内存要慢。
让我们来看一个例子：
这个程序的输出结果是：
我们来理解一下这个程序做了什么：首先我们创建了一个manager对象
在with语句下的所有行，都是在manager对象的范围内的。接下来我们使用这个manager对象创建了列表（类似的，我们还可以用 manager.dict() 创建字典）。
最后我们创建了进程p1（用于在records列表中插入一条新的record）和p2（将records打印出来），并将records作为参数进行传递。
服务器进程的概念再次用下图总结一下：
为了能使多个流程能够正常工作，常常需要在它们之间进行一些通信，以便能够划分工作并汇总最后的结果。multiprocessing模块支持进程之间的两种通信通道：Queue和Pipe。
使用队列来回处理多进程之间的通信是一种比较简单的方法。任何Python对象都可以使用队列进行传递。我们来看一个例子：
上面这个程序的输出结果是：
我们来看一下上面这个程序到底做了什么。首先我们创建了一个Queue对象：
然后，将这个空的Queue对象输入square_list函数。该函数会将列表中的数平方，再使用 put() 方法放入队列中：
随后使用 get() 方法，将q打印出来，直至q重新称为一个空的Queue对象：
我们还是用一张图来帮助理解记忆：
一个Pipe对象只能有两个端点。因此，当进程只需要双向通信时，它会比Queue对象更好用。
multiprocessing模块提供了 Pipe() 函数，该函数返回由管道连接的一对连接对象。 Pipe() 返回的两个连接对象分别表示管道的两端。每个连接对象都有 send() 和 recv() 方法。
我们来看一个例子：
上面这个程序的输出结果是：
我们还是来看一下这个程序到底做了什么。首先创建了一个Pipe对象：
与上文说的一样，该对象返回了一对管道两端的两个连接对象。然后使用 send() 方法和 recv() 方法进行信息的传递。就这么简单。在上面的程序中，我们从一端向另一端发送一串消息。在另一端，我们收到消息，并在收到END消息时退出。
要注意的是，如果两个进程(或线程)同时尝试从管道的同一端读取或写入管道中的数据，则管道中的数据可能会损坏。不过不同的进程同时使用管道的两端是没有问题的。还要注意，Queue对象在进程之间进行了适当的同步，但代价是增加了计算复杂度。因此，Queue对象对于线程和进程是相对安全的。
最后我们还是用一张图来示意：
Python的multiprocessing模块还剩最后一篇文章：多进程的同步与池化
敬请期待啦！
4. python 多进程
基于官方文档：
https://docs.python.org/zh-cn/3/library/multiprocessing.html
日乐购，刚才看到的一个博客，写的都不太对，还是基于官方的比较稳妥
我就是喜欢抄官方的，哈哈
通常我们使用Process实例化一个进程，并调用 他的 start() 方法启动它。
这种方法和 Thread 是一样的。
上图中，我写了 p.join() 所以主进程是 等待 子进程执行完后，才执行 print("运行结束")
否则就是反过来了（这个不一定，看你的语句了，顺序其实是随机的）例如：
主进加个 sleep
所以不加join() ,其实子进程和主进程是各干各的，谁也不等谁。都执行完后，文件运行就结束了
上面我们用了 os.getpid() 和 os.getppid() 获取 当前进程，和父进程的id
下面就讲一下，这两个函数的用法：
os.getpid()
返回当前进程的id
os.getppid()
返回父进程的id。 父进程退出后，unix 返回初始化进程（1）中的一个
windows返回相同的id (可能被其他进程使用了)
这也就解释了，为啥我上面 的程序运行多次， 第一次打印的parentid 都是 14212 了。
而子进程的父级 process id 是调用他的那个进程的 id ： 1940
视频笔记：
多进程：使用大致方法：
参考： 进程通信（pipe和queue）
pool.map （函数可以有return 也可以共享内存或queue） 结果直接是个列表
poll.apply_async() （同map,只不过是一个进程，返回结果用 xx.get() 获得）
报错：
参考 ： https://blog.csdn.net/xiemanR/article/details/71700531
把 pool = Pool() 放到 if name == " main ": 下面初始化搞定。
结果：
这个肯定有解释的
测试多进程计算效果：
进程池运行：
结果：
普通计算：
我们同样传入 1 2 10 三个参数测试：
其实对比下来开始快了一半的；
我们把循环里的数字去掉一个 0；
单进程：
多进程：
两次测试 单进程/进程池 分别为 0.669 和 0.772 几乎成正比的。
问题 二：
视图：
post 视图里面
Music 类：
直接报错：
写在 类里面也 在函数里用 self.pool 调用也不行，也是相同的错误。
最后 把 pool = Pool 直接写在 search 函数里面，奇迹出现了：
前台也能显示搜索的音乐结果了
总结一点，进程这个东西，最好 写在 直接运行的函数里面，而不是 一个函数跳来跳去。因为最后可能 是在子进程的子进程运行的，这是不许的，会报错。
还有一点，多进程运行的函数对象，不能是 lambda 函数。也许lambda 虚拟，在内存？？
使用 pool.map 子进程 函数报错，导致整个 pool 挂了:
参考： https://blog.csdn.net/hedongho/article/details/79139606
主要你要，对函数内部捕获错误，而不能让异常抛出就可以了。
关于map 传多个函数参数
我一开始，就是正常思维，多个参数，搞个元祖，让参数一一对应不就行了：
报错：
参考：
https://blog.csdn.net/qq_15969343/article/details/84672527
普通的 process 当让可以穿多个参数，map 却不知道咋传的。
apply_async 和map 一样，不知道咋传的。
最简单的方法：
使用 starmap 而不是 map
结果：
子进程结束
1.8399453163146973
成功拿到结果了
关于map 和 starmap 不同的地方看源码：
关于apply_async() ,我没找到多参数的方法，大不了用 一个迭代的 starmap 实现。哈哈
关于 上面源码里面有 itertools.starmap
itertools 用法参考：
https://docs.python.org/zh-cn/3/library/itertools.html#itertool-functions
有个问题，多进程最好不要使用全部的 cpu , 因为这样可能影响其他任务，所以 在进程池 添加 process 参数 指定，cpu 个数：
上面就是预留了 一个cpu 干其他事的
后面直接使用 Queue 遇到这个问题：
解决：
Manager().Queue() 代替 Queue()
因为 queue.get() 是堵塞型的，所以可以提前判断是不是 空的，以免堵塞进程。比如下面这样：
使用 queue.empty() 空为True
5. python并发编程-队列介绍
进程彼此之间互相隔离，要实现进程间通信（IPC），multiprocessing模块支持两种形式：队列和管道(不推荐使用)，这两种方式都是使用消息传递的
创建队列的类（底层就是以管道和锁定的方式实现） ：
参数介绍：
方法介绍：
主要方法：
其他方法(了解)：
6. Python入门系列（十二）——GUI+多进程
话说，python做图形界面并不明智，效率并不高。但在某些特殊需求下还是需要我们去使用，所以python拥有多个第三方库用以实现GUI，本章我们使用python基本模块tkinter进行学习，因为需求并不大，所以不做太多拓展。
继续改写上一章的IP查询系统（= =，要玩烂了），首先略改下IpWhere.py以备调用~
然后使用tkinter模块进行图形界面的实现，调用预编译的IpWhere模块 ：
额，太丑了，但基本实现我们小小的需求，在以后的py学习中，我们再涉及其他的第三方模块，此处就当是入门了解吧。
十分抱歉把这么重要的内容放在最后，要不是大佬指点，此次学习可能就要错过多进程的问题了。
Unix系统提供了forx，python可借助os模块调用，从而实现多进程，然而windows系统并不具备，所以我们选择python内置的multiprocessing多进程模块进行学习。
首先我们借助直接调用多进程来改写下我们在多线程章节用到的例子！
显然，这么写实在太蠢了，如果我们的任务量巨大，这并不合适。所以我们引入了进程池的概念，使用进程池进行改写：
在此，我们可以看到所有进程是并发执行的，同样，我们在多线程章节就讲过，主进程的结束意味着程序退出，所以我们需要借助join()方法堵塞进程。
我们知道线程共享内存空间，而进程的内存是独立的，同一个进程的线程之间可以直接交流，也就带来了线程同步的苦恼，这个我们在多线程章节已经讲过了；而两个进程想通信，则必须通过一个中间代理来实现，即我们接下来的内容：进程间通信。
进程之间肯定是需要通信的，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。Python的multiprocessing模块包装了底层的机制，提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。我们接下来就以Queue的方式进行学习。
Queue.Queue是进程内非阻塞队列，multiprocess.Queue是跨进程通信队列，前者是各自私有，后者是各子进程共有。
还有一个在后者基础上进行封装的multiprocess.Manager.Queue()方法，如果要使用Pool创建进程，就需要使用multiprocessing.Manager()中的Queue()，而不是multiprocessing.Queue()，否则会得到一条如下的错误信息： RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance.
接下来我们就借助进程池来进行多进程操作的改写，感谢大佬一路辅导。
我们可以看到两个子线程先执行，然后一个子线程单独执行，此处有意而为之，让大家更清晰的了解队列的使用。期间有一处我们放弃使用jion()方法堵塞，而是自己写了个循环堵塞，大家根据自己习惯来就好。
话说，真的没人吐槽么？上面的例子从需求上来讲，完全就不需要多线程好不好！emmmm，我们来点实力拓展，写一个有智商的多线程脚本，顺便结合上一节的web来一个综合篇，随便找个现实需求吧！
emmm，比如我们来到当当网买书，搜一下我们想要的书籍，发现！！太多了！！真J2乱！！看不过来！！不想翻页！！直接告诉我哪个便宜、哪个牛逼好不好！！
简单看下这个url：
http://search.dangdang.com/?key=渗透测试&ddsale=1&page_index=2
其中ddsale参数代表当当自营，page_index代表页数，key代表搜索内容，我们本次的变量只有页数。
所以我们构造请求的url为:
'http://search.dangdang.com/?key=渗透测试&ddsale=1&page_index='+str(page)
如果修改的内容不使用str字符串转化，会收到如下报错：
TypeError: can only concatenate str (not "int") to str
然后我们看一下页面内容的分布情况，本次我们关心卖什么书，卖多少钱？
对应的编写我们的正则匹配规则，当然了，有更简便的第三方库可以帮我们处理，但为了更好的形成流程性认识，我们这里依然使用正则。
我们对应我们需要的书籍名称和当前价格匹配如下：
<a title=" (.*?)" ddclick=
<span class="search_now_price">¥(.*?)</span>
那么，思路理清了，我们就开始使用多线程来写我们的小系统~
然后我们去查看一下我们的结果文件~
现在这个小系统具备的功能就是根据用户需要选择要检索的书籍，然后整理下名称和价格，开了10个线程，如果小伙伴pc给力的话可以继续加。简单的异常处理机制和界面交互，基本满足日常所需。
7. Linux平台下python中有什么方法可以与一个进程通信
本文实例讲解了python实现两个程序之间通信的方法，具体方法如下：
该实例采用socket实现，与socket网络编程不一样的是socket.socket(socket.AF_UNIX, socket.SOCK_STREAM)的第一个参数是socket.AF_UNIX
而不是 socket.AF_INET
例中两个python程序 s.py/c.py 要先运行s.py
基于fedora13/python2.6测试，成功实现！
s.py代码如下：
#!/usr/bin/env python
import socket
import os
if __name__ == '__main__':
sock = socket.socket(socket.AF_UNIX, socket.SOCK_STREAM)
conn = '/tmp/conn'
if not os.path.exists(conn):
os.mknod(conn)
if os.path.exists(conn):
os.unlink(conn)
sock.bind(conn)
sock.listen(5)
while True:
connection,address = sock.accept()
data = connection.recv(1024)
if data == "hello,server":
print "the client said:%s!\n" % data
connection.send("hello,client")
connection.close()
c.py代码如下：
#!/usr/bin/env python
import socket
import time
if __name__ == '__main__':
sock = socket.socket(socket.AF_UNIX, socket.SOCK_STREAM)
conn = '/tmp/conn'
sock.connect(conn)
time.sleep(1)
sock.send('hello,server')
print sock.recv(1024)
sock.close()
8. python可以多进程吗
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]]]]])
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：
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process, Pool
import os
import time
def run_proc(wTime):
n = 0
while n < 3:
print "subProcess %s run," % os.getpid(), "{0}".format(time.ctime()) #获取当前进程号和正在运行是的时间
time.sleep(wTime) #等待（休眠）
n += 1
if __name__ == "__main__":
p = Process(target=run_proc, args=(2,)) #申请子进程
p.start() #运行进程
print "Parent process run. subProcess is ", p.pid
print "Parent process end,{0}".format(time.ctime())
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。
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process, Pool
import os
import time
def run_proc(wTime):
n = 0
while n < 3:
print "subProcess %s run," % os.getpid(), "{0}".format(time.ctime())
time.sleep(wTime)
n += 1
if __name__ == "__main__":
p = Process(target=run_proc, args=(2,))
p.daemon = True #加入daemon
p.start()
print "Parent process run. subProcess is ", p.pid
print "Parent process end,{0}".format(time.ctime())
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
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process, Pool
import os
import time
def run_proc(wTime):
n = 0
while n < 3:
print "subProcess %s run," % os.getpid(), "{0}".format(time.ctime())
time.sleep(wTime)
n += 1
if __name__ == "__main__":
p = Process(target=run_proc, args=(2,))
p.daemon = True
p.start()
p.join() #加入join方法
print "Parent process run. subProcess is ", p.pid
print "Parent process end,{0}".format(time.ctime())
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。
9. 如何实现 C/C++ 与 Python 的通信
这个可以称之为 两个软件（进程）之间的通信。 进程间通信主要包括管道, 系统IPC(包括消息队列,信号量,共享存储), SOCKET. 比如： 你可以共同访问计算机上的一个 txt文件 也可以使用 socket 通信 也可以使用数据库， 等等 都能达到通信的目的