python中两个常用来处理进程的模块分别是subprocess和multiprocessing，其中subprocess通常用于执行外部程序，比如一些第三方应用程序，而不是Python程序。如果需要实现调用外部程序的功能，python的psutil模块是更好的选择，它不仅支持subprocess提供的功能，而且还能对当前主机或者启动的外部程序进行监控，比如获取网络、cpu、内存等信息使用情况，在做一些自动化运维工作时支持的更加全面。multiprocessing是python的多进程模块，主要通过启动python进程，调用target回调函数来处理任务，与之对应的是python的多线程模块threading，它们拥有类似的接口，通过定义multiprocessing.Process、threading.Thread，指定target方法，调用start()运行进程或者线程。
在python中由于全局解释锁(GIL)的存在，使用多线程，并不能大大提高程序的运行效率【1】。因此，用python处理并发问题时，尽量使用多进程而非多线程。并发编程中，最简单的模式是，主进程等待任务，当有新任务到来时，启动一个新的进程来处理当前任务。这种每个任务一个进程的处理方式，每处理一个任务都会伴随着一个进程的创建、运行、销毁，如果进程的运行时间越短，创建和销毁的时间所占的比重就越大，显然，我们应该尽量避免创建和销毁进程本身的额外开销，提高进程的运行效率。我们可以用进程池来减少进程的创建和开销，提高进程对象的复用。
实际上，python中已经实现了一个功能强大的进程池(multiprocessing.Pool)，这里我们来简单剖析下python自带的进程池是如何实现的。
要创建进程池对象，需要调用Pool函数，函数的声明如下：
Pool(processes=None, initializer=None, initargs=(), maxtasksperchild=None)
Returns a process pool object
processes表示工作进程的个数，默认为None，表示worker进程数为cpu_count()
initializer表示工作进程start时调用的初始化函数，initargs表示initializer函数的参数，如果initializer不为None，在每个工作进程start之前会调用initializer(*initargs)
maxtaskperchild表示每个工作进程在退出/被其他新的进程替代前，需要完成的工作任务数，默认为None，表示工作进程存活时间与pool相同，即不会自动退出/被替换。
函数返回一个进程池(Pool)对象
Pool函数返回的进程池对象中有下面一些数据结构：
self._inqueue 接收任务队列(SimpleQueue)，用于主进程将任务发送给worker进程
self._outqueue 发送结果队列(SimpleQueue)，用于worker进程将结果发送给主进程
self._taskqueue 同步的任务队列，保存线程池分配给主进程的任务
self._cache = {} 任务缓存
self._processes worker进程个数
self._pool = [] woker进程队列
进程池工作时，任务的接收、分配。结果的返回，均由进程池内部的各个线程合作完成，来看看进程池内部由那些线程：
_work_handler线程，负责保证进程池中的worker进程在有退出的情况下，创建出新的worker进程，并添加到进程队列(pools)中，保持进程池中的worker进程数始终为processes个。_worker_handler线程回调函数为Pool._handler_workers方法，在进程池state==RUN时，循环调用_maintain_pool方法，监控是否有进程退出，并创建新的进程，append到进程池pools中，保持进程池中的worker进程数始终为processes个。
![]()
self._worker_handler = threading.Thread(
target=Pool._handle_workers,
args=(self, )
)
Pool._handle_workers方法在_worker_handler线程状态为运行时(status==RUN)，循环调用_maintain_pool方法：
def _maintain_pool(self):
if self._join_exited_workers():
self._repopulate_pool()
_join_exited_workers()监控pools队列中的进程是否有结束的，有则等待其结束，并从pools中删除，当有进程结束时，调用_repopulate_pool()，创建新的进程：
w = self.Process(target=worker,
args=(self._inqueue, self._outqueue,
self._initializer, self._initargs,
self._maxtasksperchild)
)
self._pool.append(w)
w是新创建的进程，它是用来处理实际任务的进程，worker是它的回调函数：
def worker(inqueue, outqueue, initializer=None, initargs=(), maxtasks=None):
assert maxtasks is None or (type(maxtasks) == int and maxtasks > 0)
put = outqueue.put
get = inqueue.get
if hasattr(inqueue, '_writer'):
inqueue._writer.close()
outqueue._reader.close()
if initializer is not None:
initializer(*initargs)
completed = 0
while maxtasks is None or (maxtasks and completed < maxtasks):
try:
task = get()
except (EOFError, IOError):
debug('worker got EOFError or IOError -- exiting')
break
if task is None:
debug('worker got sentinel -- exiting')
break
job, i, func, args, kwds = task
try:
result = (True, func(*args, **kwds))
except Exception, e:
result = (False, e)
try:
put((job, i, result))
except Exception as e:
wrapped = MaybeEncodingError(e, result[1])
debug("Possible encoding error while sending result: %s" % (
wrapped))
put((job, i, (False, wrapped)))
completed += 1
debug('worker exiting after %d tasks' % completed)
所有worker进程都使用worker回调函数对任务进行统一的处理，从源码中可以看出：
它的功能是从接入任务队列中(inqueue)读取出task任务，然后根据任务的函数、参数进行调用(result = (True, func(*args, **kwds)，
再将结果放入结果队列中(outqueue)，如果有最大处理上限的限制maxtasks，那么当进程处理到任务数上限时退出。
![]()
_task_handler线程，负责从进程池中的task_queue中，将任务取出，放入接收任务队列(Pipe)，
self._task_handler = threading.Thread(
target=Pool._handle_tasks,
args=(self._taskqueue, self._quick_put, self._outqueue, self._pool)
)
Pool._handle_tasks方法不断从task_queue中获取任务，并放入接受任务队列(in_queue)，以此触发worker进程进行任务处理。当从task_queue读取到None元素时，
表示进程池将要被终止(terminate)，不再处理之后的任务请求，同时向接受任务队列和结果任务队列put None元素，通知其他线程结束。
_handle_results线程，负责将处理完的任务结果，从outqueue(Pipe)中读取出来，放在任务缓存cache中，
self._result_handler = threading.Thread(
target=Pool._handle_results,
args=(self._outqueue, self._quick_get, self._cache)
)
_terminate，这里的_terminate并不是一个线程，而是一个Finalize对象
![]()
self._terminate = Finalize(
self, self._terminate_pool,
args=(self._taskqueue, self._inqueue, self._outqueue, self._pool,
self._worker_handler, self._task_handler,
self._result_handler, self._cache),
exitpriority=15
)
Finalize类的构造函数与线程构造函数类似，_terminate_pool是它的回调函数，args回调函数的参数。
_terminate_pool函数负责终止进程池的工作：终止上述的三个线程，终止进程池中的worker进程，清除队列中的数据。
_terminate是个对象而非线程，那么它如何像线程调用start()方法一样，来执行回调函数_terminate_pool呢？查看Pool源码，发现进程池的终止函数：
def terminate(self):
debug('terminating pool')
self._state = TERMINATE
self._worker_handler._state = TERMINATE
self._terminate()
函数中最后将_terminate对象当做一个方法来执行，而_terminate本身是一个Finalize对象，我们看一下Finalize类的定义，发现它实现了__call__方法：
def __call__(self, wr=None):
try:
del _finalizer_registry[self._key]
except KeyError:
sub_debug('finalizer no longer registered')
else:
if self._pid != os.getpid():
res = None
else:
res = self._callback(*self._args, **self._kwargs)
self._weakref = self._callback = self._args = \
self._kwargs = self._key = None
return res
而方法中 self._callback(*self._args, **self._kwargs) 这条语句，就执行了_terminate_pool函数，进而将进程池终止。
![]()
进程池中的数据结构、各个线程之间的合作关系如下图所示：
![]()
【1】这里针对的是CPU密集型程序，多线程并不能带来效率上的提升，相反还可能会因为线程的频繁切换，导致效率下降；如果是IO密集型，多线程进程可以利用IO阻塞等待时的空闲时间执行其他线程，提升效率。
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