在运维工作中，经常要处理大量数据，或者要跑一些时间比较长的任务，可能都需要用到多进程，不管是管理端下发任务，还是客户端执行任务，如果服务器配置还可以，跑多进程还是挺能解决问题的
Multiprocessing Pool
如果任务需要启动大量子进程，用一下multiprocessing Pool 是比较好的，类似如下用法
#!/usr/bin/env python
# coding:utf8
#author:shantuwqk@163.com
from multiprocessing import Pool
import os,time,random
def task_exec_time(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(8)
for i in xrange(50):
p.apply_async(task_exec_time,args=(i,))
print 'Waitting for all subprocesses done....'
p.close()
p.join()
print 'All subprocess done...'
multiprocessing Queue
启动进程后，如果需要进程间进行数据交换。用Queue,或pipes
#!/usr/bin/env python
# coding:utf8
#author:shantuwqk@163.com
from multiprocessing import Process,Queue
import time,sys,random,os
def task_write(q):
for i in xrange(50):
print 'Put %s to queue....' %i
q.put(i)
time.sleep(1)
def task_read(q):
while True:
result = q.get(True)
print 'Get %s from queue.' %result
if __name__ == "__main__":
#父进程创建Queue，并传给各个子进程：
q = Queue()
qw = Process(target=task_write,args=(q,))
qr = Process(target=task_read,args=(q,))
# 启动子进程pw，写入
qw.start()
# 启动子进程pr，读取:
qr.start()
# 等待pw结束:
qw.join()
# pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止: terminate
qr.terminate()
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。