1.1.1多任务的引入
什么叫“多任务”呢？简单地说，就是操作系统可以同时运行多个任务。打个比方，你一边在用浏览器上网，一边在听MP3，一边在用Word赶作业，这就是多任务，至少同时有3个任务正在运行。还有很多任务悄悄地在后台同时运行着，只是桌面上没有显示而已。
现在，多核CPU已经非常普及了，但是，即使过去的单核CPU，也可以执行多任务。由于CPU执行代码都是顺序执行的，那么，单核CPU是怎么执行多任务的呢？
答案就是操作系统轮流让各个任务交替执行，任务1执行0.01秒，切换到任务2，任务2执行0.01秒，再切换到任务3，执行0.01秒……这样反复执行下去。表面上看，每个任务都是交替执行的，但是，由于CPU的执行速度实在是太快了，我们感觉就像所有任务都在同时执行一样。
真正的并行执行多任务只能在多核CPU上实现，但是，由于任务数量远远多于CPU的核心数量，所以，操作系统也会自动把很多任务轮流调度到每个核心上执行。
对于操作系统来说，一个任务就是一个进程（Process），比如打开一个浏览器就是启动一个浏览器进程，打开一个记事本就启动了一个记事本进程，打开两个记事本就启动了两个记事本进程，打开一个Word就启动了一个Word进程。
有些进程还不止同时干一件事，比如Word，它可以同时进行打字、拼写检查、打印等事情。在一个进程内部，要同时干多件事，就需要同时运行多个“子任务”，我们把进程内的这些“子任务”称为线程（Thread）。
由于每个进程至少要干一件事，所以，一个进程至少有一个线程。当然，像Word这种复杂的进程可以有多个线程，多个线程可以同时执行，多线程的执行方式和多进程是一样的，也是由操作系统在多个线程之间快速切换，让每个线程都短暂地交替运行，看起来就像同时执行一样。当然，真正地同时执行多线程需要多核CPU才可能实现。
多任务的实现有3种方式：
多进程模式；
多线程模式；
多进程+多线程模式。
同时执行多个任务通常各个任务之间并不是没有关联的，而是需要相互通信和协调，有时，任务1必须暂停等待任务2完成后才能继续执行，有时，任务3和任务4又不能同时执行，所以，多进程和多线程的程序的复杂度要远远高于我们前面写的单进程单线程的程序。Queue
小结
线程是最小的执行单元，而进程由至少一个线程组成。如何调度进程和线程，完全由操作系统决定，程序自己不能决定什么时候执行，执行多长时间。
多进程和多线程的程序涉及到同步、数据共享的问题，编写起来更复杂。
进程的创建-fork
1.进程VS程序
编写完毕的代码，在没有运行的时候，称之为程序
正在运行着的代码，就成为进程
进程，除了包含代码以外，还有需要运行的环境等，所以和程序是有区别的
2. fork( ) 注意，fork函数，只在Unix/Linux/Mac上运行，windows不可以
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：
·多进程中，每个进程中所有数据（包括全局变量）都各有拥有一份，互不影响
1.1.1多次fork问题
父子进程的执行顺序
父进程、子进程执行顺序没有规律，完全取决于操作系统的调度算法
如果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，可以通过multiprocessing模块进行编写
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：
说明
·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。
Process语法结构如下：
Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])
·target：表示这个进程实例所调用对象；
·args：表示调用对象的位置参数元组；
·kwargs：表示调用对象的关键字参数字典；
·name：为当前进程实例的别名；
·group：大多数情况下用不到；
Process类常用方法：
·is_alive()：判断进程实例是否还在执行；
·join([timeout])：是否等待进程实例执行结束，或等待多少秒；
·start()：启动进程实例（创建子进程）；
·run()：如果没有给定target参数，对这个对象调用start()方法时，就将执行对象中的run()方法；
·terminate()：不管任务是否完成，立即终止；
Process类常用属性：
·name：当前进程实例别名，默认为Process-N，N为从1开始递增的整数；
·pid：当前进程实例的PID值；
line 21,22
创建两个进程对象，target指向这个进程对象要执行的对象名称，
args后面的元组中，是要传递给worker_1方法的参数，
因为worker_1方法就一个interval参数，这里传递一个整数2给它，
如果不指定name参数，默认的进程对象名称为Process-N，N为一个递增的整数
line 23,24
使用"进程对象名称.start()"来创建并执行一个子进程，
这两个进程对象在start后，就会分别去执行worker_1和worker_2方法中的内容
line 25
同时父进程仍然往下执行，如果p2进程还在执行，将会返回True
line 26~29
输出p1和p2进程的别名和pid
line 30,31
join括号中不携带参数，表示父进程在这个位置要等待p1进程执行完成后，
再继续执行下面的语句，一般用于进程间的数据同步，如果不写这一句，
下面的is_alive判断将会是True，在shell（cmd）里面调用这个程序时
可以完整的看到这个过程，大家可以尝试着将下面的这条语句改成p1.join(1)，
因为p2需要2秒以上才可能执行完成，父进程等待1秒很可能不能让p1完全执行完成，
所以下面的print会输出True，即p1仍然在执行
1.1.1进程池Pool
当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，但如果是上百甚至上千个目标，手动的去创建进程的工作量巨大，此时就可以用到multiprocessing模块提供的Pool方法。
初始化Pool时，可以指定一个最大进程数，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指定的最大值，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执行，请看下面的实例：
Pool.apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))
po.close()关闭进程池，关闭后po不再接收新的请求
po.join()等待po中所有子进程执行完成，必须放在close语句之后
multiprocessing.Pool常用函数解析：
·apply_async(func[, args[, kwds]])：使用非阻塞方式调用func（并行执行，堵塞方式必须等待上一个进程退出才能执行下一个进程），args为传递给func的参数列表，kwds为传递给func的关键字参数列表；
·apply(func[, args[, kwds]])：使用阻塞方式调用func
·close()：关闭Pool，使其不再接受新的任务；
·terminate()：不管任务是否完成，立即终止；
·join()：主进程阻塞，等待子进程的退出， 必须在close或terminate之后使用；
1.1.1进程间通信-Queue
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。
Queue的使用
可以使用multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递，Queue本身是一个消息列队程序，首先用一个小实例来演示一下Queue的工作原理：
说明
初始化Queue()对象时（例如：q=Queue()），若括号中没有指定最大可接收的消息数量，或数量为负值，那么就代表可接受的消息数量没有上限（直到内存的尽头）；
·Queue.qsize()：返回当前队列包含的消息数量；
·Queue.empty()：如果队列为空，返回True，反之False；
·Queue.full()：如果队列满了，返回True,反之False；
·Queue.get([block[, timeout]])：获取队列中的一条消息，然后将其从列队中移除，block默认值为True；
1）如果block使用默认值，且没有设置timeout（单位秒），消息列队如果为空，此时程序将被阻塞（停在读取状态），直到从消息列队读到消息为止，如果设置了timeout，则会等待timeout秒，若还没读取到任何消息，则抛出"Queue.Empty"异常；
2）如果block值为False，消息列队如果为空，则会立刻抛出"Queue.Empty"异常；
·Queue.get_nowait()：相当Queue.get(False)；
·Queue.put(item,[block[, timeout]])：将item消息写入队列，block默认值为True；
1）如果block使用默认值，且没有设置timeout（单位秒），消息列队如果已经没有空间可写入，此时程序将被阻塞（停在写入状态），直到从消息列队腾出空间为止，如果设置了timeout，则会等待timeout秒，若还没空间，则抛出"Queue.Full"异常；
2）如果block值为False，消息列队如果没有空间可写入，则会立刻抛出"Queue.Full"异常；
·Queue.put_nowait(item)：相当Queue.put(item, False)；
Queue实例
注意参数的传递
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：
进程池中的Queue
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：
如果要使用Pool创建进程，就需要使用multiprocessing.Manager()中的Queue()，而不是multiprocessing.Queue()，否则会得到一条如下的错误信息：
RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance.
