1. 啟動多進程的方式

1. os.fork 只支持Unix,不支持windows
2. 使用multiprocessing模塊: 創(chuàng)建Process的實例，傳入任務執(zhí)行函數(shù)作為參數(shù)
3. 使用multiprocessing模塊: 派生Process的子類，重寫run方法
4. 使用進程池Pool

2. 啟動多進程注意

1. multiprocessing是基于fork(),因為windows沒有fork()函數(shù)但是可以通過在__main__中啟動子進程來規(guī)避
2. multiprocessing創(chuàng)建子進程時會在子進程空間中復制一份主進程的代碼，全局變量在多個子進程之間不共享
3. 多進程之間數(shù)據(jù)是隔離的

3. python守護進程

1. 正常情況下，如果主進程代碼執(zhí)行完成，但是子進程還沒有執(zhí)行完成，則程序還不會退出，而是繼續(xù)等待子進程。
2. 當要實現(xiàn)子進程要隨主進程結束而結束時就可以設置守護進程。
3. 設置守護進程的方式是在start()之前設置 daemon = True
4. p.terminate() 是終止一個進程，該代碼執(zhí)行后進程不是立刻結束，CPU還有一個調(diào)度的過程此時用p.is_alive()檢查發(fā)現(xiàn)結果為True，time.sleep() 一秒后再用p.is_alive()檢查會發(fā)現(xiàn)結果為False

4. python多進程鎖

1. Lock類與RLock類相同：由于進程之間隨機調(diào)度：某進程可能執(zhí)行n條后，CPU接著執(zhí)行其他進程。為了多個進程同時操作一個內(nèi)存中的資源時不產(chǎn)生混亂，我們使用鎖。
2. Lock類與RLock類的區(qū)別：無論是Lock還是RLock，提供的方法都非常簡單，acquire和release。但是Lock和RLock的區(qū)別是什么呢？RLock允許在同一線程中被多次acquire。而Lock卻不允許這種情況。注意：如果使用RLock，那么acquire和release必須成對出現(xiàn)，即調(diào)用了n次acquire，必須調(diào)用n次的release才能真正釋放所占用的鎖。

5. python多進程信號量－Semaphore

1. 信號量Semaphore是一個計數(shù)器，控制對公共資源或者臨界區(qū)域的訪問量，信號量可以指定同時訪問資源或者進入臨界區(qū)域的進程數(shù)。每次有一個進程獲得信號量時，計數(shù)器－1，若計數(shù)器為0時，其他進程就停止訪問信號量，一直阻塞直到其他進程釋放信號量。

6.python多進程事件

1. 多進程中的事件Event-進程之間的狀態(tài)標記通信，它是由進程設置的信號標志，如果信號標志為真，則其他進程等待直到信號解除
2. Event對象實現(xiàn)了簡單的進程通信機制，它提供了設置信號，清除信號，等待等用于實現(xiàn)進程間通信的方法
3. Event對象創(chuàng)建時默認信號設置為False。False時會在wait()處阻塞，True時不阻塞

7. python多進程之隊列

1. IPC（Inter-Process Communication）進程之間通信
2. 隊列先進先出
3. Queue()實例化是可以傳一個參數(shù)代表隊列上限，如果不傳或傳負數(shù)都表示隊列沒有限制。
4. 當隊列容量不夠時會阻塞
5. Queue可以創(chuàng)建共享的進程隊列，Queue是多進程安全的隊列，可以使用Queue實現(xiàn)多進程之間的數(shù)據(jù)傳遞

8. python多進程之JoinableQueue

1. JoinableQueue 與Queue一樣也是multiprocessing模塊中的一個類，也可以用于創(chuàng)建進程隊列。
2. JoinableQueue 創(chuàng)建可連接的共享進程隊列，隊列允許隊列的消費者通知生產(chǎn)者，隊列數(shù)據(jù)已被成功處理完成。通知過程是使用共享的信號和條件變量來實現(xiàn)的。

9. python多進程之Pipe

1. Pipe返回2個連接對象（conn1, conn2）,代表管道的兩端，默認是雙向通信的，即conn1和conn2都可以收發(fā)消息。
2. Pipe是數(shù)據(jù)不安全的，所以如果是多個進程之間同時收發(fā)消息時，需要自己加鎖以達到數(shù)據(jù)安全。
3. 如果是生產(chǎn)者或消費者中都沒有使用管道的某個端點，就應將它關閉。這也說明了為何在生產(chǎn)者中關閉了管道的輸出端，在消費者中關閉管道的輸入端。如果忘記執(zhí)行這些步驟，程序可能在消費者中的recv()操作上掛起。
4. 管道是由操作系統(tǒng)進行引用計數(shù)的，必須在所有進程中關閉管道后才能生成EOFError異常。因此，在生產(chǎn)者中關閉管道不會有任何效果，除非消費者也關閉了相同的管道端點

10. python多進程之Pool

1. 在程序實際處理問題過程中，忙時會有成千上萬的任務需要被執(zhí)行，閑時可能只有零星任務。那么在成千上萬個任務需要被執(zhí)行的時候，我們就需要去創(chuàng)建成千上萬個進程么？
2. 首先，創(chuàng)建進程需要消耗時間，銷毀進程也需要消耗時間。第二即便開啟了成千上萬的進程，操作系統(tǒng)也不能讓他們同時執(zhí)行，這樣反而會影響程序的效率。因此我們不能無限制的根據(jù)任務開啟或者結束進程。那么我們要怎么做呢？
3. 這樣就引入了進程池，進程池是指定義一個進程池，在里面放上固定數(shù)量的進程，有需求來了，就拿進程池中的一個進程來處理任務，等到處理完畢，進程并不關閉，而是將進程再放回進程池中繼續(xù)等待任務。
4. 如果有很多任務需要執(zhí)行，進程池中的進程數(shù)量不夠，任務就要等待之前的進程執(zhí)行任務完畢歸來，拿到空閑進程才能繼續(xù)執(zhí)行。也就是說，池中進程的數(shù)量是固定的，那么同一時間最多有固定數(shù)量的進程在運行。這樣不會增加操作系統(tǒng)的調(diào)度難度，還節(jié)省了開閉進程的時間，也一定程度上能夠實現(xiàn)并發(fā)效果。

11.python多進程之Manager

1. Python中提供了強大的Manager類，專門用于實現(xiàn)多進程之間的數(shù)據(jù)共享；
2. Manager類是數(shù)據(jù)不安全的；
3. Mangaer類支持的類型非常多，如：value, Array, List, Dict, Queue, Lock等。
4. Manager 類包含的常用方法和屬性與Multiprocessing中其他常用類的方法屬性一致。

12.python多進程之回調(diào)函數(shù)

1. 需要回調(diào)函數(shù)的場景：進程池中任何一個任務一旦處理完了，就立即告知主進程：我好了額，你可以處理我的結果了。主進程則調(diào)用一個函數(shù)去處理該結果，該函數(shù)即回調(diào)函數(shù)
2. 我們可以把耗時間（阻塞）的任務放到進程池中，然后指定回調(diào)函數(shù)（主進程負責執(zhí)行），這樣主進程在執(zhí)行回調(diào)函數(shù)時就省去了I/O的過程，直接拿到的是任務的結果。
3. 子進程執(zhí)行返回的結果做為回調(diào)函數(shù)的參數(shù)傳入。
4. 回調(diào)函數(shù)是在主進程中執(zhí)行的?；卣{(diào)函數(shù)適用于子進程數(shù)多且耗時時間長的場景。