要让Python程序实现多进程(multiprocessing)，我们先了解操作系统的相关知识。

Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用，它非常特殊。普通的函数调用，调用一次，返回一次，但是fork()调用一次，返回两次，因为操作系统自动把当前进程(称为父进程)复制了一份(称为子进程)，然后，分别在父进程和子进程内返回。

子进程永远返回0，而父进程返回子进程的ID。这样做的理由是，一个父进程可以fork出很多子进程，所以，父进程要记下每个子进程的ID，而子进程只需要调用getppid()就可以拿到父进程的ID。

Python的os模块封装了常见的系统调用，其中就包括fork，可以在Python程序中轻松创建子进程：

import os

print('Process (%s) start...' % os.getpid())# Only works on Unix/Linux/Mac:pid = os.fork()if pid == 0:    print('I am child process (%s) and my parent is %s.' % (os.getpid(), os.getppid()))else:    print('I (%s) just created a child process (%s).' % (os.getpid(), pid))

运行结果如下：

Process (876) start...I (876) just created a child process (877).I am child process (877) and my parent is 876.

由于Windows没有fork调用，上面的代码在Windows上无法运行。而Mac系统是基于BSD(Unix的一种)内核，所以，在Mac下运行是没有问题的，推荐大家用Mac学Python！

有了fork调用，一个进程在接到新任务时就可以复制出一个子进程来处理新任务，常见的Apache服务器就是由父进程监听端口，每当有新的http请求时，就fork出子进程来处理新的http请求。

multiprocessing

如果你打算编写多进程的服务程序，Unix/Linux无疑是正确的选择。由于Windows没有fork调用，难道在Windows上无法用Python编写多进程的程序？

由于Python是跨平台的，自然也应该提供一个跨平台的多进程支持。multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块。

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象，下面的例子演示了启动一个子进程并等待其结束：

from multiprocessing import Processimport os

# 子进程要执行的代码def run_proc(name):    print('Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid()))

if __name__=='__main__':    print('Parent process %s.' % os.getpid())    p = Process(target=run_proc, args=('test',))    print('Child process will start.')    p.start()    p.join()    print('Child process end.')

执行结果如下：

Parent process 928.Child process will start.Run child process test (929)...Process end.

创建子进程时，只需要传入一个执行函数和函数的参数，创建一个Process实例，用start()方法启动，这样创建进程比fork()还要简单。

join()方法可以等待子进程结束后再继续往下运行，通常用于进程间的同步。

Pool

如果要启动大量的子进程，可以用进程池的方式批量创建子进程：

from multiprocessing import Poolimport os, time, random

def long_time_task(name):    print('Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid()))    start = time.time()    time.sleep(random.random() * 3)    end = time.time()    print('Task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (end - start)))

if __name__=='__main__':    print('Parent process %s.' % os.getpid())    p = Pool(4)for i in range(5):        p.apply_async(long_time_task, args=(i,))    print('Waiting for all subprocesses done...')    p.close()    p.join()    print('All subprocesses done.')

执行结果如下：

Parent process 669.Waiting for all subprocesses done...Run task 0 (671)...Run task 1 (672)...Run task 2 (673)...Run task 3 (674)...Task 2 runs 0.14 seconds.Run task 4 (673)...Task 1 runs 0.27 seconds.Task 3 runs 0.86 seconds.Task 0 runs 1.41 seconds.Task 4 runs 1.91 seconds.All subprocesses done.

代码解读：

对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕，调用join()之前必须先调用close()，调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

请注意输出的结果，task 0，1，2，3是立刻执行的，而task 4要等待前面某个task完成后才执行，这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4，因此，最多同时执行4个进程。这是Pool有意设计的限制，并不是操作系统的限制。如果改成：

p = Pool(5)

就可以同时跑5个进程。

由于Pool的默认大小是CPU的核数，如果你不幸拥有8核CPU，你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。

子进程

很多时候，子进程并不是自身，而是一个外部进程。我们创建了子进程后，还需要控制子进程的输入和输出。

subprocess模块可以让我们非常方便地启动一个子进程，然后控制其输入和输出。

下面的例子演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org，这和命令行直接运行的效果是一样的：

import subprocess

print('$ nslookup www.python.org')r = subprocess.call(['nslookup', 'www.python.org'])print('Exit code:', r)

运行结果：

$ nslookup www.python.orgServer:     192.168.19.4Address:  192.168.19.4#53

Non-authoritative answer:www.python.org    canonical name = python.map.fastly.net.Name: python.map.fastly.netAddress: 199.27.79.223

Exit code: 0

如果子进程还需要输入，则可以通过communicate()方法输入：

import subprocess

print('$ nslookup')p = subprocess.Popen(['nslookup'], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)output, err = p.communicate(b'set q=mx\npython.org\nexit\n')print(output.decode('utf-8'))print('Exit code:', p.returncode)

上面的代码相当于在命令行执行命令nslookup，然后手动输入：

set q=mxpython.orgexit

运行结果如下：

$ nslookupServer:     192.168.19.4Address:  192.168.19.4#53

Non-authoritative answer:python.org    mail exchanger = 50 mail.python.org.

Authoritative answers can be found from:mail.python.org  internet address = 82.94.164.166mail.python.org  has AAAA address 2001:888:2000:d::a6

Exit code: 0

进程间通信

Process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。

我们以Queue为例，在父进程中创建两个子进程，一个往Queue里写数据，一个从Queue里读数据：

from multiprocessing import Process, Queueimport os, time, random

# 写数据进程执行的代码:def write(q):    print('Process to write: %s' % os.getpid())for value in ['A', 'B', 'C']:        print('Put %s to queue...' % value)        q.put(value)        time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:def read(q):    print('Process to read: %s' % os.getpid())while True:        value = q.get(True)        print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':# 父进程创建Queue，并传给各个子进程：    q = Queue()    pw = Process(target=write, args=(q,))    pr = Process(target=read, args=(q,))# 启动子进程pw，写入:    pw.start()# 启动子进程pr，读取:    pr.start()# 等待pw结束:    pw.join()# pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:    pr.terminate()

运行结果如下：

Process to write: 50563Put A to queue...Process to read: 50564Get A from queue.Put B to queue...Get B from queue.Put C to queue...Get C from queue.

在Unix/Linux下，multiprocessing模块封装了fork()调用，使我们不需要关注fork()的细节。由于Windows没有fork调用，因此，multiprocessing需要“模拟”出fork的效果，父进程所有Python对象都必须通过pickle序列化再传到子进程去，所以，如果multiprocessing在Windows下调用失败了，要先考虑是不是pickle失败了。

小结

在Unix/Linux下，可以使用fork()调用实现多进程。

要实现跨平台的多进程，可以使用multiprocessing模块。

进程间通信是通过Queue、Pipes等实现的。

参考源码

do_folk.py

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-import osprint('Process (%s) start...' % os.getpid())# Only works on Unix/Linux/Mac:pid = os.fork()if pid == 0:print('I am child process (%s) and my parent is %s.' % (os.getpid(), os.getppid()))else:print('I (%s) just created a child process (%s).' % (os.getpid(), pid))

multi_processing.py

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-from multiprocessing import Processimport os# 子进程要执行的代码def run_proc(name):    print('Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid()))if __name__=='__main__':    print('Parent process %s.' % os.getpid())    p = Process(target=run_proc, args=('test',))    print('Child process will start.')    p.start()    p.join()    print('Child process end.')

pooled_processing.py

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-from multiprocessing import Poolimport os, time, randomdef long_time_task(name):    print('Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid()))    start = time.time()    time.sleep(random.random() * 3)    end = time.time()    print('Task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (end - start)))if __name__=='__main__':    print('Parent process %s.' % os.getpid())    p = Pool(4)    for i in range(5):        p.apply_async(long_time_task, args=(i,))    print('Waiting for all subprocesses done...')    p.close()    p.join()    print('All subprocesses done.')

do_subprocess.py

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-import subprocessprint('$ nslookup www.python.org')r = subprocess.call(['nslookup', 'www.python.org'])print('Exit code:', r)print('$ nslookup')p = subprocess.Popen(['nslookup'], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)output, err = p.communicate(b'set q=mx\npython.org\nexit\n')print(output.decode('utf-8'))print('Exit code:', p.returncode)

do_queue.py

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-from multiprocessing import Process, Queueimport os, time, random# 写数据进程执行的代码:def write(q):    print('Process to write: %s' % os.getpid())    for value in ['A', 'B', 'C']:        print('Put %s to queue...' % value)        q.put(value)        time.sleep(random.random())# 读数据进程执行的代码:def read(q):    print('Process to read: %s' % os.getpid())    while True:        value = q.get(True)        print('Get %s from queue.' % value)if __name__=='__main__':    # 父进程创建Queue，并传给各个子进程：    q = Queue()    pw = Process(target=write, args=(q,))    pr = Process(target=read, args=(q,))    # 启动子进程pw，写入:    pw.start()    # 启动子进程pr，读取:    pr.start()    # 等待pw结束:    pw.join()    # pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:    pr.terminate()