from multiprocessing import Process

import 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 'Process will start.'

p.start()

p.join()

print '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。



进程池

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 Pool

import os, time, random


def long_time_task(name):

print 'Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid())request_uri/provider/reportlocation

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()

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.'


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。