多进程和多线程总是傻傻分不清，查阅资料得知主要区别有两点

• 一个进程可能包含多个线程，也就是线程概念小于进程
• 多线程共享进程数据，共享简单，但同步复杂，相反，多线程数据是分开，但同步简单

多进程

多进程我一遍会使用multiprocessing包

from multiprocessing import Process
def fun1(name):
    print(‘测试%s多进程‘ %name)
if __name__ == ‘__main__‘:
    process_list = []
    for i in range(5):  #开启5个子进程执行fun1函数
        p = Process(target=fun1,args=(‘Python‘,)) #实例化进程对象
        p.start()
        process_list.append(p)

    for i in process_list:
        p.join()

    print(‘结束测试‘)

join()方法可以在当前位置阻塞主进程，带执行join()的进程结束后再继续执行主进程的代码逻辑，也就是说，加了join()，主进程会等待在这里直到多进程执行完毕，再执行。 不加join，主程序会继续执行，不会等待多进程结束

除了直接写进程，还能使用进程池

from  multiprocessing import Process,Pool
def fun1(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__‘:
    pool = Pool(5) #创建一个5个进程的进程池
    for i in range(10):
        pool.apply_async(func=fun1, args=(i,))   #apply是同步，apply_async是异步
    pool.close()
    pool.join()
    print(‘结束测试‘)

多线程

多线程我一般会用threading

import threading
def fun1(name):
    print(‘测试%s多线程‘ %name)
if __name__ == ‘__main__‘:
    for i in range(10):
        t = threading.Thread(target=fun1, args=(str(i),))
        t.start()

python多进程，多线程实例