单任务：（耗时20s）

for i in range(10):

    print(‘a正在喝水‘)

    time.sleep(1)

    print(‘a正在吃饭‘)

    time.sleep(1)

一、多进程（耗时10s）

multiprocessing模块开启2个进程实现

代码如下：

import multiprocessing
import time

def start(fuc):
    for i in range(10):
        print(‘正在{}‘.format(fuc))
        time.sleep(1)



if __name__ == ‘__main__‘:
    p1 = multiprocessing.Process(target=start,args=(‘喝水‘,))
    p2 = multiprocessing.Process(target=start,args=(‘吃饭‘,))
    p1.start()
    p2.start()

二、多进程：如何共享资源

方案1：使用内置的消息队列Queue

def start(fuc,q):
    for i in range(10):
        # 向队列中加入一个信息：fuc
        q.put(fuc)
        time.sleep(1)

if __name__ == ‘__main__‘:
    # 定义一个消息队列,默认存储的队列信息为5个
    q = multiprocessing.Queue(5)
    p1 = multiprocessing.Process(target=start,args=(‘喝水‘,q))
    p2 = multiprocessing.Process(target=start,args=(‘吃饭‘,q))
    p1.start()
    p2.start()
    while True:
        # 从队列中取出一个信息(先放入的先被取出来)
        print(q.get())

三、多进程：进程池

当我们的任务很多时，或者任务数量不一定时，无限的创建进程会导致程序崩溃，可以固定使用几个进程来分配完成这些任务

（比如10个新app需要研发，3个研发团队，一个个的去完成）

def start(num):
    print(‘--开始执行任务{}--‘.format(num))
    time.sleep(2)
    print(‘--结束执行任务{}--‘.format(num))

if __name__ == ‘__main__‘:
    # 定义一个进程池,至多开启2个进程
    pool = multiprocessing.Pool(2)
    # 向进程池中添加新任务
    pool.apply_async(start, args=(1,))
    pool.apply_async(start, args=(2,))
    pool.apply_async(start, args=(3,))
    pool.apply_async(start, args=(4,))
    # 关闭进程池
    pool.close()
    # 在此阻塞，等到进程池任务全部完成，子进程全部结束，再执行下面的代码
    # 如不阻塞等待，主进程如果在下面终止了，则子进程全部终止
    pool.join()

pool.apply_async等待进程池关闭后开启同步执行子进程
pool.apply本次添加进进程池的任务，添加的同时开始执行，结束了才开始下一次添加

当我们的任务很多时，或者任务数量不一定时，无限的创建进程会导致程序崩溃