要讓Python程序?qū)崿F(xiàn)多進(jìn)程（multiprocessing），我們先了解操作系統(tǒng)的相關(guān)知識。

Unix/Linux操作系統(tǒng)提供了一個fork()系統(tǒng)調(diào)用，它非常特殊。普通的函數(shù)調(diào)用，調(diào)用一次，返回一次，但是fork()調(diào)用一次，返回兩次，因為操作系統(tǒng)自動把當(dāng)前進(jìn)程（稱為父進(jìn)程）復(fù)制了一份（稱為子進(jìn)程），然后，分別在父進(jìn)程和子進(jìn)程內(nèi)返回。

子進(jìn)程永遠(yuǎn)返回0，而父進(jìn)程返回子進(jìn)程的ID。這樣做的理由是，一個父進(jìn)程可以fork出很多子進(jìn)程，所以，父進(jìn)程要記下每個子進(jìn)程的ID，而子進(jìn)程只需要調(diào)用getppid()就可以拿到父進(jìn)程的ID。

Python的os模塊封裝了常見的系統(tǒng)調(diào)用，其中就包括fork，可以在Python程序中輕松創(chuàng)建子進(jìn)程：

運(yùn)行結(jié)果如下：

由于Windows沒有fork調(diào)用，上面的代碼在Windows上無法運(yùn)行。而Mac系統(tǒng)是基于BSD（Unix的一種）內(nèi)核，所以，在Mac下運(yùn)行是沒有問題的，推薦大家用Mac學(xué)Python！

有了fork調(diào)用，一個進(jìn)程在接到新任務(wù)時就可以復(fù)制出一個子進(jìn)程來處理新任務(wù)，常見的Apache服務(wù)器就是由父進(jìn)程監(jiān)聽端口，每當(dāng)有新的http請求時，就fork出子進(jìn)程來處理新的http請求。

multiprocessing

如果你打算編寫多進(jìn)程的服務(wù)程序，Unix/Linux無疑是正確的選擇。由于Windows沒有fork調(diào)用，難道在Windows上無法用Python編寫多進(jìn)程的程序？

由于Python是跨平臺的，自然也應(yīng)該提供一個跨平臺的多進(jìn)程支持。multiprocessing模塊就是跨平臺版本的多進(jìn)程模塊。

multiprocessing模塊提供了一個Process類來代表一個進(jìn)程對象，下面的例子演示了啟動一個子進(jìn)程并等待其結(jié)束：

執(zhí)行結(jié)果如下：

創(chuàng)建子進(jìn)程時，只需要傳入一個執(zhí)行函數(shù)和函數(shù)的參數(shù)，創(chuàng)建一個Process實例，用start()方法啟動，這樣創(chuàng)建進(jìn)程比fork()還要簡單。

join()方法可以等待子進(jìn)程結(jié)束后再繼續(xù)往下運(yùn)行，通常用于進(jìn)程間的同步。

Pool

如果要啟動大量的子進(jìn)程，可以用進(jìn)程池的方式批量創(chuàng)建子進(jìn)程：

執(zhí)行結(jié)果如下：

代碼解讀：

對Pool對象調(diào)用join()方法會等待所有子進(jìn)程執(zhí)行完畢，調(diào)用join()之前必須先調(diào)用close()，調(diào)用close()之后就不能繼續(xù)添加新的Process了。

請注意輸出的結(jié)果，task?0，1，2，3是立刻執(zhí)行的，而task?4要等待前面某個task完成后才執(zhí)行，這是因為Pool的默認(rèn)大小在我的電腦上是4，因此，最多同時執(zhí)行4個進(jìn)程。這是Pool有意設(shè)計的限制，并不是操作系統(tǒng)的限制。如果改成：

就可以同時跑5個進(jìn)程。

由于Pool的默認(rèn)大小是CPU的核數(shù)，如果你不幸擁有8核CPU，你要提交至少9個子進(jìn)程才能看到上面的等待效果。

子進(jìn)程

很多時候，子進(jìn)程并不是自身，而是一個外部進(jìn)程。我們創(chuàng)建了子進(jìn)程后，還需要控制子進(jìn)程的輸入和輸出。

subprocess模塊可以讓我們非常方便地啟動一個子進(jìn)程，然后控制其輸入和輸出。

下面的例子演示了如何在Python代碼中運(yùn)行命令nslookup www.python.org，這和命令行直接運(yùn)行的效果是一樣的：

運(yùn)行結(jié)果：

如果子進(jìn)程還需要輸入，則可以通過communicate()方法輸入：

上面的代碼相當(dāng)于在命令行執(zhí)行命令nslookup，然后手動輸入：

運(yùn)行結(jié)果如下：

進(jìn)程間通信

Process之間肯定是需要通信的，操作系統(tǒng)提供了很多機(jī)制來實現(xiàn)進(jìn)程間的通信。Python的multiprocessing模塊包裝了底層的機(jī)制，提供了Queue、Pipes等多種方式來交換數(shù)據(jù)。

我們以Queue為例，在父進(jìn)程中創(chuàng)建兩個子進(jìn)程，一個往Queue里寫數(shù)據(jù)，一個從Queue里讀數(shù)據(jù)：

運(yùn)行結(jié)果如下：

在Unix/Linux下，multiprocessing模塊封裝了fork()調(diào)用，使我們不需要關(guān)注fork()的細(xì)節(jié)。由于Windows沒有fork調(diào)用，因此，multiprocessing需要“模擬”出fork的效果，父進(jìn)程所有Python對象都必須通過pickle序列化再傳到子進(jìn)程去，所以，如果multiprocessing在Windows下調(diào)用失敗了，要先考慮是不是pickle失敗了。

小結(jié)

在Unix/Linux下，可以使用fork()調(diào)用實現(xiàn)多進(jìn)程。

要實現(xiàn)跨平臺的多進(jìn)程，可以使用multiprocessing模塊。

進(jìn)程間通信是通過Queue、Pipes等實現(xiàn)的。