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如果想了解进程 可以先看一下这一篇 python中的进程-理论部分
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python中的多线程无法利用多核优势，如果想要充分地使用多核CPU的资源（os.cpu_count()查看），在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了multiprocessing。
multiprocessing模块用来开启子进程，并在子进程中执行我们定制的任务（比如函数），该模块与多线程模块threading的编程接口类似。
multiprocessing模块的功能众多：支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。
需要再次强调的一点是：与线程不同，进程没有任何共享状态，进程修改的数据，改动仅限于该进程内。
创建进程的类 ：
参数介绍：
group参数未使用，值始终为None
target表示调用对象，即子进程要执行的任务
args表示调用对象的位置参数元组，args=(1,2,'tiga',)
kwargs表示调用对象的字典,kwargs={'name':'tiga','age':18}
name为子进程的名称
方法介绍：
p.start()：启动进程，并调用该子进程中的p.run()
p.run():进程启动时运行的方法，正是它去调用target指定的函数，我们自定义类的类中一定要实现该方法
p.terminate():强制终止进程p，不会进行任何清理操作，如果p创建了子进程，该子进程就成了僵尸进程，使用该方法需要特别小心这种情况。如果p还保存了一个锁那么也将不会被释放，进而导致死锁
p.is_alive():如果p仍然运行，返回True
p.join([timeout]):主线程等待p终止（强调：是主线程处于等的状态，而p是处于运行的状态）。timeout是可选的超时时间，需要强调的是，p.join只能join住start开启的进程，而不能join住run开启的进程
属性介绍：
注意：在windows中Process()必须放到# if __name__ == '__main__':下
创建并开启子进程的两种方式
方法一:
方法二：
有了join，程序不就是串行了吗？？？
terminate与is_alive
name与pid
python中创建进程的方式
一、Process（target=函数名，args=（），name,kwargs）
target:加进程调用的函数名，一般不加括号
name：进程的名字
kwargs：字典参数
args：元组参数，如果参数就一个，记得加逗号’，’
Python多线程与多进程中join()方法的效果是相同的
join所完成的工作就是线程同步，即主线程任务结束之后，进入阻塞状态，一直等待其他的子线程执行结束之后，主线程再终止
import threading
import time
基于官方文档：
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 ：
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：
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：
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：
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
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
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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
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！
multiprocessing 是一个支持使用与 threading 模块类似的 API 来产生进程的包。 multiprocessing 包同时提供了本地和远程并发操作，通过使用子进程而非线程有效地绕过了 全局解释器锁。 因此，multiprocessing 模块允许程序员充分利用给定机器上的多个处理器。 它在 Unix 和 Windows 上均可运行。
1、multiprocessing.Process(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)
2、相关方法
输出结果如下：
Pool提供了一种快捷的方法，赋予函数并行化处理一系列输入值的能力，可以将输入数据分配给不同进程处理（数据并行）。下面的例子演示了在模块中定义此类函数的常见做法，以便子进程可以成功导入该模块。这个数据并行的基本例子使用了 Pool 。
将在标准输出中打印
其中：
（1）p.apply(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func( args, kwargs),然后返回结果。需要强调的是：此操作并不会在所有池工作进程中并执行func函数。如果要通过不同参数并发地执行func函数，必须从不同线程调用p.apply()函数或者使用p.apply_async()
（2）p.apply_async(func [, args [, kwargs]]):在一个池工作进程中执行func( args,**kwargs),然后返回结果。此方法的结果是 AsyncResult类的实例，callback是可调用对象，接收输入参数。当func的结果变为可用时，将理解传递给callback。callback禁止执行任何阻塞操作，否则将接收其他异步操作中的结果。多进程并发！
（3）p.close():关闭进程池，防止进一步操作。如果所有操作持续挂起，它们将在工作进程终止前完成
（4）p.jion():等待所有工作进程退出。此方法只能在close（）或teminate()之后调用