Python如何实现多进程编程呢?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。由于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
python 中的多线程其实并不是真正的多线程，如果想要充分地使用多核CPU的资源，在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing，只需要定义一个函数，Python会完成其他所有事情。借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。multiprocessing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。
1. Process
创建进程的类：Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])，target表示调用对象，args表示调用对象的位置参数元组。kwargs表示调用对象的字典。name为别名。group实质上不使用。
方法：is_alive()、join([timeout])、run()、start()、terminate()。其中，Process以start()启动某个进程。
属性：authkey、daemon（要通过start()设置）、exitcode(进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束）、name、pid。其中daemon是父进程终止后自动终止，且自己不能产生新进程，必须在start()之前设置。
2. Lock
当多个进程需要访问共享资源的时候，Lock可以用来避免访问的冲突。
3. Semaphore
Semaphore用来控制对共享资源的访问数量，例如池的最大连接数。
4. Event
Event用来实现进程间同步通信。
5. Queue
Queue是多进程安全的队列，可以使用Queue实现多进程之间的数据传递。put方法用以插入数据到队列中，put方法还有两个可选参 数：blocked和timeout。如果blocked为True（默认值），并且timeout为正值，该方法会阻塞timeout指定的时间，直到 该队列有剩余的空间。如果超时，会抛出Queue.Full异常。如果blocked为False，但该Queue已满，会立即抛出Queue.Full 异常。
get方法可以从队列读取并且删除一个元素。同样，get方法有两个可选参数：blocked和timeout。如果blocked为 True（默认值），并且timeout为正值，那么在等待时间内没有取到任何元素，会抛出Queue.Empty异常。如果blocked为 False，有两种情况存在，如果Queue有一个值可用，则立即返回该值，否则，如果队列为空，则立即抛出Queue.Empty异常。
6. Pipe
Pipe方法返回(conn1, conn2)代表一个管道的两个端。Pipe方法有duplex参数，如果duplex参数为True(默认值)，那么这个管道是全双工模式，也就是说 conn1和conn2均可收发。duplex为False，conn1只负责接受消息，conn2只负责发送消息。
send和recv方法分别是发送和接受消息的方法。例如，在全双工模式下，可以调用conn1.send发送消息，conn1.recv接收消息。如果没有消息可接收，recv方法会一直阻塞。如果管道已经被关闭，那么recv方法会抛出EOFError。
7. Pool
在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。当被操作对象数目不大
时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，十几个还好，但如果是上百个，上千个目标，手动的去限制进程数量却
又太过繁琐，此时可以发挥进程池的功效。
Pool可以提供指定数量的进程，供用户调用，当有新的请求提交到pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到规定最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程来它。
