python多進程通信
A. python多線程和多進程的區別有哪些
python多線程和多進程的區別有七種：
1、多線程可以共享全局變數，多進程不能。
2、多線程中，所有子線程的進程號相同；多進程中，不同的子進程進程號不同。
3、線程共享內存空間；進程的內存是獨立的。
4、同一個進程的線程之間可以直接交流；兩個進程想通信，必須通過一個中間代理來實現。
5、創建新線程很簡單；創建新進程需要對其父進程進行一次克隆。
6、一個線程可以控制和操作同一進程里的其他線程；但是進程只能操作子進程。
7、兩者最大的不同在於：在多進程中，同一個變數，各自有一份拷貝存在於每個進程中，互不影響；而多線程中，所有變數都由所有線程共享。
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B. 如何實現Python多進程http伺服器
埠只能綁定一個進程。
1 換成線程實現 SocketServer.ThreadingTCPServer
2 主進程調度分發。主進程收到埠請求後通過進程間通信讓其他進程工作。
我想要用 python 的 multiprocessing 模塊實現一個多進程多線程的 http 伺服器，伺服器會使用進程池 Pool 創建多個子進程，然後每個子進程再用 socketserver 創建多線程的 http 伺服器，但是現在我遇到一個問題，就是伺服器運行以後，只有第一個子進程可以處理 http 連接，如何做到讓每一個子進程都可以處理連接？
備註：通過 getpid 可以看到每次接受請求的都是同一個子進程
# Python 3import os, socketserver, signal, sysfrom multiprocessing import Poolclass MyTCPHandler(socketserver.BaseRequestHandler):
def handle(self):
self.data = self.request.recv(1024)
respone = b'HTTP/1.1 200 OK\r\n\r\nOK%d' % os.getpid()
self.request.sendall(respone)def httpd_task():
socketserver.ThreadingTCPServer.allow_reuse_address = True
server = socketserver.ThreadingTCPServer(('0.0.0.0', 80), MyTCPHandler) try:
server.serve_forever() except: pass
server.server_close()if __name__=='__main__':
p = Pool(4) for i in range(4):
p.apply_async(httpd_task)
p.close()
p.join()
C. 如何使用Python實現多進程編程
1.Process
創建進程的類：Process([group[,target[,name[,args[,kwargs]]]]])，target表示調用對象，args表示調用對象的位置參數元組。kwargs表示調用對象的字典。name為別名。group實質上不使用。
方法：is_alive()、join([timeout])、run()、start()、terminate()。其中，Process以start()啟動某個進程。
屬性：authkey、daemon（要通過start()設置）、exitcode(進程在運行時為None、如果為–N，表示被信號N結束）、name、pid。其中daemon是父進程終止後自動終止，且自己不能產生新進程，必須在start()之前設置。
例1.1：創建函數並將其作為單個進程
importmultiprocessing
importtime
defworker(interval):
n=5
whilen>0:
print("Thetimeis{0}".format(time.ctime()))
time.sleep(interval)
n-=1
if__name__=="__main__":
p=multiprocessing.Process(target=worker,args=(3,))
p.start()
print"p.pid:",p.pid
print"p.name:",p.name
print"p.is_alive:",p.is_alive()
結果
12345678p.pid:8736p.name:Process-1p.is_alive:TrueThetimeisTueApr2120:55:122015ThetimeisTueApr2120:55:152015ThetimeisTueApr2120:55:182015ThetimeisTueApr2120:55:212015ThetimeisTueApr2120:55:242015
例1.2：創建函數並將其作為多個進程
importmultiprocessing
importtime
defworker_1(interval):
print"worker_1"
time.sleep(interval)
print"endworker_1"
defworker_2(interval):
print"worker_2"
time.sleep(interval)
print"endworker_2"
defworker_3(interval):
print"worker_3"
time.sleep(interval)
print"endworker_3"
if__name__=="__main__":
p1=multiprocessing.Process(target=worker_1,args=(2,))
p2=multiprocessing.Process(target=worker_2,args=(3,))
p3=multiprocessing.Process(target=worker_3,args=(4,))
p1.start()
p2.start()
p3.start()
print("ThenumberofCPUis:"+str(multiprocessing.cpu_count()))
forpinmultiprocessing.active_children():
print("childp.name:"+p.name+" p.id"+str(p.pid))
print"END!!!!!!!!!!!!!!!!!"
結果
1234567891011ThenumberofCPUis:4childp.name:Process-3p.id7992childp.name:Process-2p.id4204childp.name:Process-1p.id6380END!!!!!!!!!!!!!!!!!worker_1worker_3worker_2endworker_1endworker_2endworker_3
例1.3：將進程定義為類
importmultiprocessing
importtime
classClockProcess(multiprocessing.Process):
def__init__(self,interval):
multiprocessing.Process.__init__(self)
self.interval=interval
defrun(self):
n=5
whilen>0:
print("thetimeis{0}".format(time.ctime()))
time.sleep(self.interval)
n-=1
if__name__=='__main__':
p=ClockProcess(3)
p.start()
註：進程p調用start()時，自動調用run()
結果
12345thetimeisTueApr2120:31:302015thetimeisTueApr2120:31:332015thetimeisTueApr2120:31:362015thetimeisTueApr2120:31:392015thetimeisTueApr2120:31:422015
D. python 多線程和多進程的區別 mutiprocessing theading
在socketserver服務端代碼中有這么一句：
server = socketserver.ThreadingTCPServer((ip,port), MyServer)
ThreadingTCPServer這個類是一個支持多線程和TCP協議的socketserver，它的繼承關系是這樣的：
class ThreadingTCPServer(ThreadingMixIn, TCPServer): pass
右邊的TCPServer實際上是主要的功能父類，而左邊的ThreadingMixIn則是實現了多線程的類，ThreadingTCPServer自己本身則沒有任何代碼。
MixIn在Python的類命名中很常見，稱作「混入」，戲稱「亂入」，通常為了某種重要功能被子類繼承。
我們看看一下ThreadingMixIn的源代碼：
class ThreadingMixIn:
daemon_threads = False
def process_request_thread(self, request, client_address):
try:
self.finish_request(request, client_address)
self.shutdown_request(request)
except:
self.handle_error(request, client_address)
self.shutdown_request(request)
def process_request(self, request, client_address):
t = threading.Thread(target = self.process_request_thread,
args = (request, client_address))
t.daemon = self.daemon_threads
t.start()
在ThreadingMixIn類中，其實就定義了一個屬性，兩個方法。其中的process_request()方法實際調用的正是Python內置的多線程模塊threading。這個模塊是Python中所有多線程的基礎，socketserver本質上也是利用了這個模塊。
socketserver通過threading模塊，實現了多線程任務處理能力，可以同時為多個客戶提供服務。
那麼，什麼是線程，什麼是進程？
進程是程序（軟體，應用）的一個執行實例，每個運行中的程序，可以同時創建多個進程，但至少要有一個。每個進程都提供執行程序所需的所有資源，都有一個虛擬的地址空間、可執行的代碼、操作系統的介面、安全的上下文（記錄啟動該進程的用戶和許可權等等）、唯一的進程ID、環境變數、優先順序類、最小和最大的工作空間（內存空間）。進程可以包含線程，並且每個進程必須有至少一個線程。每個進程啟動時都會最先產生一個線程，即主線程，然後主線程會再創建其他的子線程。
線程，有時被稱為輕量級進程(Lightweight Process，LWP），是程序執行流的最小單元。一個標準的線程由線程ID，當前指令指針(PC），寄存器集合和堆棧組成。另外，線程是進程中的一個實體，是被系統獨立調度和分派的基本單位，線程自己不獨立擁有系統資源，但它可與同屬一個進程的其它線程共享該進程所擁有的全部資源。每一個應用程序都至少有一個進程和一個線程。在單個程序中同時運行多個線程完成不同的被劃分成一塊一塊的工作，稱為多線程。
舉個例子，某公司要生產一種產品，於是在生產基地建設了很多廠房，每個廠房內又有多條流水生產線。所有廠房配合將整個產品生產出來，單個廠房內的流水線負責生產所屬廠房的產品部件，每個廠房都擁有自己的材料庫，廠房內的生產線共享這些材料。公司要實現生產必須擁有至少一個廠房一條生產線。換成計算機的概念，那麼這家公司就是應用程序，廠房就是應用程序的進程，生產線就是某個進程的一個線程。
線程的特點：
線程是一個execution context（執行上下文），即一個cpu執行時所需要的一串指令。假設你正在讀一本書，沒有讀完，你想休息一下，但是你想在回來時繼續先前的進度。有一個方法就是記下頁數、行數與字數這三個數值，這些數值就是execution context。如果你的室友在你休息的時候，使用相同的方法讀這本書。你和她只需要這三個數字記下來就可以在交替的時間共同閱讀這本書了。
線程的工作方式與此類似。CPU會給你一個在同一時間能夠做多個運算的幻覺，實際上它在每個運算上只花了極少的時間，本質上CPU同一時刻只能幹一件事，所謂的多線程和並發處理只是假象。CPU能這樣做是因為它有每個任務的execution context，就像你能夠和你朋友共享同一本書一樣。
進程與線程區別：
同一個進程中的線程共享同一內存空間，但進程之間的內存空間是獨立的。
同一個進程中的所有線程的數據是共享的，但進程之間的數據是獨立的。
對主線程的修改可能會影響其他線程的行為，但是父進程的修改（除了刪除以外）不會影響其他子進程。
線程是一個上下文的執行指令，而進程則是與運算相關的一簇資源。
同一個進程的線程之間可以直接通信，但是進程之間的交流需要藉助中間代理來實現。
創建新的線程很容易，但是創建新的進程需要對父進程做一次復制。
一個線程可以操作同一進程的其他線程，但是進程只能操作其子進程。
線程啟動速度快，進程啟動速度慢（但是兩者運行速度沒有可比性）。
由於現代cpu已經進入多核時代，並且主頻也相對以往大幅提升，多線程和多進程編程已經成為主流。Python全面支持多線程和多進程編程，同時還支持協程。
E. python多進程中隊列不空時阻塞，求解為什麼
最近接觸一個項目，要在多個虛擬機中運行任務，參考別人之前項目的代碼，採用了多進程來處理，於是上網查了查python中的多進程
一、先說說Queue（隊列對象）
Queue是python中的標准庫，可以直接import 引用，之前學習的時候有聽過著名的「先吃先拉」與「後吃先吐」，其實就是這里說的隊列，隊列的構造的時候可以定義它的容量，別吃撐了，吃多了，就會報錯,構造的時候不寫或者寫個小於1的數則表示無限多
import Queue
q = Queue.Queue(10)
向隊列中放值(put)
q.put(『yang')
q.put(4)
q.put([『yan','xing'])
在隊列中取值get()
默認的隊列是先進先出的
>>> q.get()
『yang'
>>> q.get()
4
>>> q.get()
[『yan', 『xing']
當一個隊列為空的時候如果再用get取則會堵塞，所以取隊列的時候一般是用到
get_nowait()方法，這種方法在向一個空隊列取值的時候會拋一個Empty異常
所以更常用的方法是先判斷一個隊列是否為空，如果不為空則取值
隊列中常用的方法
Queue.qsize() 返回隊列的大小
Queue.empty() 如果隊列為空，返回True,反之False
Queue.full() 如果隊列滿了，返回True,反之False
Queue.get([block[, timeout]]) 獲取隊列，timeout等待時間
Queue.get_nowait() 相當Queue.get(False)
非阻塞 Queue.put(item) 寫入隊列，timeout等待時間
Queue.put_nowait(item) 相當Queue.put(item, False)
二、multiprocessing中使用子進程概念
from multiprocessing import Process
可以通過Process來構造一個子進程
p = Process(target=fun,args=(args))
再通過p.start()來啟動子進程
再通過p.join()方法來使得子進程運行結束後再執行父進程
from multiprocessing import Process
import os
# 子進程要執行的代碼
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.'
上面的程序運行後的結果其實是按照上圖中1，2，3分開進行的，先列印1，3秒後列印2，再3秒後列印3
代碼中的p.close()是關掉進程池子，是不再向裡面添加進程了，對Pool對象調用join()方法會等待所有子進程執行完畢，調用join()之前必須先調用close()，調用close()之後就不能繼續添加新的Process了。
當時也可以是實例pool的時候給它定義一個進程的多少
如果上面的代碼中p=Pool(5)那麼所有的子進程就可以同時進行
三、多個子進程間的通信
多個子進程間的通信就要採用第一步中說到的Queue，比如有以下的需求，一個子進程向隊列中寫數據，另外一個進程從隊列中取數據，
#coding:gbk
from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random
# 寫數據進程執行的代碼:
def write(q):
for value in ['A', 'B', 'C']:
print 'Put %s to queue...' % value
q.put(value)
time.sleep(random.random())
# 讀數據進程執行的代碼:
def read(q):
while True:
if not q.empty():
value = q.get(True)
print 'Get %s from queue.' % value
time.sleep(random.random())
else:
break
if __name__=='__main__':
# 父進程創建Queue，並傳給各個子進程：
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 啟動子進程pw，寫入:
pw.start()
# 等待pw結束:
pw.join()
# 啟動子進程pr，讀取:
pr.start()
pr.join()
# pr進程里是死循環，無法等待其結束，只能強行終止:
print
print '所有數據都寫入並且讀完'
四、關於上面代碼的幾個有趣的問題
if __name__=='__main__':
# 父進程創建Queue，並傳給各個子進程：
q = Queue()
p = Pool()
pw = p.apply_async(write,args=(q,))
pr = p.apply_async(read,args=(q,))
p.close()
p.join()
print
print '所有數據都寫入並且讀完'
如果main函數寫成上面的樣本，本來我想要的是將會得到一個隊列，將其作為參數傳入進程池子里的每個子進程，但是卻得到
RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance
的錯誤，查了下，大意是隊列對象不能在父進程與子進程間通信，這個如果想要使用進程池中使用隊列則要使用multiprocess的Manager類
if __name__=='__main__':
manager = multiprocessing.Manager()
# 父進程創建Queue，並傳給各個子進程：
q = manager.Queue()
p = Pool()
pw = p.apply_async(write,args=(q,))
time.sleep(0.5)
pr = p.apply_async(read,args=(q,))
p.close()
p.join()
print
print '所有數據都寫入並且讀完'
這樣這個隊列對象就可以在父進程與子進程間通信，不用池則不需要Manager，以後再擴展multiprocess中的Manager類吧
關於鎖的應用，在不同程序間如果有同時對同一個隊列操作的時候，為了避免錯誤，可以在某個函數操作隊列的時候給它加把鎖，這樣在同一個時間內則只能有一個子進程對隊列進行操作，鎖也要在manager對象中的鎖
#coding:gbk
from multiprocessing import Process,Queue,Pool
import multiprocessing
import os, time, random
# 寫數據進程執行的代碼:
def write(q,lock):
lock.acquire() #加上鎖
for value in ['A', 'B', 'C']:
print 'Put %s to queue...' % value
q.put(value)
lock.release() #釋放鎖
# 讀數據進程執行的代碼:
def read(q):
while True:
if not q.empty():
value = q.get(False)
print 'Get %s from queue.' % value
time.sleep(random.random())
else:
break
if __name__=='__main__':
manager = multiprocessing.Manager()
# 父進程創建Queue，並傳給各個子進程：
q = manager.Queue()
lock = manager.Lock() #初始化一把鎖
p = Pool()
pw = p.apply_async(write,args=(q,lock))
pr = p.apply_async(read,args=(q,))
p.close()
p.join()
print
print '所有數據都寫入並且讀完'
F. python多進程，多線程分別是並行還是並發
並發和並行
你吃飯吃到一半，電話來了，你一直到吃完了以後才去接，這就說明你不支持並發也不支持並行。
你吃飯吃到一半，電話來了，你停了下來接了電話，接完後繼續吃飯，這說明你支持並發。
你吃飯吃到一半，電話來了，你一邊打電話一邊吃飯，這說明你支持並行。
並發的關鍵是你有處理多個任務的能力，不一定要同時。
並行的關鍵是你有同時處理多個任務的能力。
所以我認為它們最關鍵的點就是：是否是『同時』。
Python 中沒有真正的並行，只有並發
無論你的機器有多少個CPU, 同一時間只有一個Python解析器執行。這也和大部分解釋型語言一致， 都不支持並行。這應該是python設計的先天缺陷。
javascript也是相同的道理， javascript早起的版本只支持單任務，後來通過worker來支持並發。
Python中的多線程
先復習一下進程和線程的概念
所謂進程，簡單的說就是一段程序的動態執行過程，是系統進行資源分配和調度的一個基本單位。一個進程中又可以包含若干個獨立的執行流，我們將這些執行流稱為線程，線程是CPU調度和分配的基本單位。同一個進程的線程都有自己的專有寄存器，但內存等資源是共享的。
這里有一個更加形象的解釋， 出自阮一峰大神的傑作：
http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/04/processes_and_threads.html
Python中的thread的使用
通過 thread.start_new_thread 方法
import thread
import time
# Define a function for the thread
def print_time( threadName, delay):
count = 0
while count < 5:
time.sleep(delay)
count += 1
print "%s: %s" % ( threadName, time.ctime(time.time()) )
# Create two threads as follows
try:
thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-1", 2, ) )
thread.start_new_thread( print_time, ("Thread-2", 4, ) )
except:
print "Error: unable to start thread"
while 1:
pass
通過繼承thread
#!/usr/bin/python
import threading
import time
exitFlag = 0
class myThread (threading.Thread):
def __init__(self, threadID, name, counter):
threading.Thread.__init__(self)
self.threadID = threadID
self.name = name
self.counter = counter
def run(self):
print "Starting " + self.name
print_time(self.name, self.counter, 5)
print "Exiting " + self.name
def print_time(threadName, delay, counter):
while counter:
if exitFlag:
threadName.exit()
time.sleep(delay)
print "%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))
counter -= 1
# Create new threads
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)
# Start new Threads
thread1.start()
thread2.start()
print "Exiting Main Thread"
線程的同步
#!/usr/bin/python
import threading
import time
class myThread (threading.Thread):
def __init__(self, threadID, name, counter):
threading.Thread.__init__(self)
self.threadID = threadID
self.name = name
self.counter = counter
def run(self):
print "Starting " + self.name
# Get lock to synchronize threads
threadLock.acquire()
print_time(self.name, self.counter, 3)
# Free lock to release next thread
threadLock.release()
def print_time(threadName, delay, counter):
while counter:
time.sleep(delay)
print "%s: %s" % (threadName, time.ctime(time.time()))
counter -= 1
threadLock = threading.Lock()
threads = []
# Create new threads
thread1 = myThread(1, "Thread-1", 1)
thread2 = myThread(2, "Thread-2", 2)
# Start new Threads
thread1.start()
thread2.start()
# Add threads to thread list
threads.append(thread1)
threads.append(thread2)
# Wait for all threads to complete
for t in threads:
t.join()
print "Exiting Main Thread"
利用multiprocessing多進程實現並行
進程的創建
Python 中有一套類似多線程API 的的類來進行多進程開發: multiprocessing
這里是一個來自官方文檔的例子：
from multiprocessing import Process
def f(name):
print 'hello', name
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=f, args=('bob',))
p.start()
p.join()
類似與線程，一可以通過繼承process類來實現：
from multiprocessing import Process
class Worker(Process):
def run(self):
print("in" + self.name)
if __name__ == '__main__':
jobs = []
for i in range(5):
p = Worker()
jobs.append(p)
p.start()
for j in jobs:
j.join()
進程的通信
Pipe()
pipe()函數返回一對由雙向通信的管道連接的對象，這兩個對象通過send, recv 方法實現 信息的傳遞
from multiprocessing import Process, Pipe
def f(conn):
conn.send([42, None, 'hello'])
conn.close()
if __name__ == '__main__':
parent_conn, child_conn = Pipe()
p = Process(target=f, args=(child_conn,))
p.start()
print parent_conn.recv() # prints "[42, None, 'hello']"
p.join()
Quene
from multiprocessing import Process, Queue
def f(q):
q.put([42, None, 'hello'])
if __name__ == '__main__':
q = Queue()
p = Process(target=f, args=(q,))
p.start()
print q.get() # prints "[42, None, 'hello']"
p.join()
進程間的同步
Python 中多進程中也有類似線程鎖的概念，使用方式幾乎一樣：
from multiprocessing import Process, Lock
def f(l, i):
l.acquire()
print 'hello world', i
l.release()
if __name__ == '__main__':
lock = Lock()
for num in range(10):
Process(target=f, args=(lock, num)).start()
進程間的共享內存
每個進程都有獨自的內存，是不能相互訪問的， 也行 python官方覺得通過進程通信的方式過於麻煩，提出了共享內存的概念，以下是官方給出的例子：
from multiprocessing import Process, Value, Array
def f(n, a):
n.value = 3.1415927
for i in range(len(a)):
a[i] = -a[i]
if __name__ == '__main__':
num = Value('d', 0.0)
arr = Array('i', range(10))
p = Process(target=f, args=(num, arr))
p.start()
p.join()
print num.value
print arr[:]
總結
python通過多進程實現多並行，充分利用多處理器，彌補了語言層面不支持多並行的缺點。Python, Node.js等解釋型語言似乎都是通過這種方式來解決同一個時間，一個解釋器只能處理一段程序的問題， 十分巧妙。
G. python 多進程通訊 使用什麼好
多進程通信方法好多，不一而數。剛才試python封裝好嘅多進程通信模塊 multiprocessing.connection。
簡單測試咗一下，效率還可以，應該系對socket封裝，效率可以達到4krps，可以滿足好多方面嘅需求啦。
附代碼如下:
client
#!/usr/bin/python
#-*-coding:utf-8-*-
"""download-slave
"""
__author__='Zagfai'
__license__='MIT@2014-02'
importwebtul
frommultiprocessing.connectionimportClient
a=0
try:
whileTrue:
a+=1
address=('10.33.41.112',6666)
conn=Client(address,authkey='hellokey')
#printconn.recv()
d=conn.recv()
conn.close()
except:
pass
printa
#!/usr/bin/python
#-*-coding:utf-8-*-
"""downloader-masterserver
"""
__author__='Zagfai'
__license__='MIT@2014-02'
importwebtul
frommultiprocessing.connectionimportListener
fromthreadingimportThread
deflistener():
address=('10.33.41.112',6666)
listener=Listener(address,backlog=100,authkey='hellokey')
whileTrue:
conn=listener.accept()
#print'connectionacceptedfrom',listener.last_accepted
try:
conn.send({'1':2,'2':'abc'})
exceptException,e:
printe
finally:
conn.close()
listener.close()
listener_th=Thread(target=listener)
listener_th.daemon=True
listener_th.start()
listener_th.join(timeout=20)
H. python 多進程
os.fork()指令會創建另外一個進程，他的輸出源也是你的python command line或者其他IDE。所以你會看見2個提示符。另外，IDE要處理那麼多輸出源，當然會很卡。還有，你連打下3次這個命令，相當於對三個進程都進行了下達指令，所以這時候你的進程數目為8(看不懂的建議看小學數學)。你的各個進程的輸出會類似於打架，所以窗口會變得很慢。
建議：用pid來區分各個進程(os.fork()在父進程會返回pid，子進程會返回0)，例如：
import os
import time
pid=os.fork()
if pid==0:
time.sleep(0.1);
print "Child."
else:
print "The child's pid is:"+str(pid)
//end
以上代碼中子進程我給他暫停0.1秒來防止與父進程的輸出「打架」，當然有更好的解決方法，由於字數限制不打出來了，具體就是鎖住輸出源，通過之後再解鎖，可以網路。
點贊、採納、轉發，素質三連，友誼你我他！
I. python多進程和多線程的區別
進程是程序（軟體，應用）的一個執行實例，每個運行中的程序，可以同時創建多個進程，但至少要有一個。每個進程都提供執行程序所需的所有資源，都有一個虛擬的地址空間、可執行的代碼、操作系統的介面、安全的上下文（記錄啟動該進程的用戶和許可權等等）、唯一的進程ID、環境變數、優先順序類、最小和最大的工作空間（內存空間）。進程可以包含線程，並且每個進程必須有至少一個線程。每個進程啟動時都會最先產生一個線程，即主線程，然後主線程會再創建其他的子線程。
線程，有時被稱為輕量級進程(Lightweight Process，LWP），是程序執行流的最小單元。一個標準的線程由線程ID，當前指令指針(PC），寄存器集合和堆棧組成。另外，線程是進程中的一個實體，是被系統獨立調度和分派的基本單位，線程自己不獨立擁有系統資源，但它可與同屬一個進程的其它線程共享該進程所擁有的全部資源。每一個應用程序都至少有一個進程和一個線程。在單個程序中同時運行多個線程完成不同的被劃分成一塊一塊的工作，稱為多線程。
舉個例子，某公司要生產一種產品，於是在生產基地建設了很多廠房，每個廠房內又有多條流水生產線。所有廠房配合將整個產品生產出來，單個廠房內的流水線負責生產所屬廠房的產品部件，每個廠房都擁有自己的材料庫，廠房內的生產線共享這些材料。公司要實現生產必須擁有至少一個廠房一條生產線。換成計算機的概念，那麼這家公司就是應用程序，廠房就是應用程序的進程，生產線就是某個進程的一個線程。
線程的特點：
線程是一個execution context（執行上下文），即一個cpu執行時所需要的一串指令。假設你正在讀一本書，沒有讀完，你想休息一下，但是你想在回來時繼續先前的進度。有一個方法就是記下頁數、行數與字數這三個數值，這些數值就是execution context。如果你的室友在你休息的時候，使用相同的方法讀這本書。你和她只需要這三個數字記下來就可以在交替的時間共同閱讀這本書了。
線程的工作方式與此類似。CPU會給你一個在同一時間能夠做多個運算的幻覺，實際上它在每個運算上只花了極少的時間，本質上CPU同一時刻只能幹一件事，所謂的多線程和並發處理只是假象。CPU能這樣做是因為它有每個任務的execution context，就像你能夠和你朋友共享同一本書一樣。
進程與線程區別：
同一個進程中的線程共享同一內存空間，但進程之間的內存空間是獨立的。
同一個進程中的所有線程的數據是共享的，但進程之間的數據是獨立的。
對主線程的修改可能會影響其他線程的行為，但是父進程的修改（除了刪除以外）不會影響其他子進程。
線程是一個上下文的執行指令，而進程則是與運算相關的一簇資源。
同一個進程的線程之間可以直接通信，但是進程之間的交流需要藉助中間代理來實現。
創建新的線程很容易，但是創建新的進程需要對父進程做一次復制。
一個線程可以操作同一進程的其他線程，但是進程只能操作其子進程。
線程啟動速度快，進程啟動速度慢（但是兩者運行速度沒有可比性）。
由於現代cpu已經進入多核時代，並且主頻也相對以往大幅提升，多線程和多進程編程已經成為主流。Python全面支持多線程和多進程編程，同時還支持協程。
J. python可以多進程嗎
想要充分利用多核CPU資源，Python中大部分情況下都需要使用多進程，Python中提供了multiprocessing這個包實現多進程。multiprocessing支持子進程、進程間的同步與通信，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等組件。
開辟子進程
multiprocessing中提供了Process類來生成進程實例
Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])
group分組，實際上不使用
target表示調用對象，你可以傳入方法的名字
args表示給調用對象以元組的形式提供參數，比如target是函數a，他有兩個參數m，n，那麼該參數為args=(m, n)即可
kwargs表示調用對象的字典
name是別名，相當於給這個進程取一個名字
先來個小例子：
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process, Pool
import os
import time
def run_proc(wTime):
n = 0
while n < 3:
print "subProcess %s run," % os.getpid(), "{0}".format(time.ctime()) #獲取當前進程號和正在運行是的時間
time.sleep(wTime) #等待（休眠）
n += 1
if __name__ == "__main__":
p = Process(target=run_proc, args=(2,)) #申請子進程
p.start() #運行進程
print "Parent process run. subProcess is ", p.pid
print "Parent process end,{0}".format(time.ctime())
運行結果：
Parent process run. subProcess is 30196
Parent process end,Mon Mar 27 11:20:21 2017
subProcess 30196 run, Mon Mar 27 11:20:21 2017
subProcess 30196 run, Mon Mar 27 11:20:23 2017
subProcess 30196 run, Mon Mar 27 11:20:25 2017
根據運行結果可知，父進程運行結束後子進程仍然還在運行，這可能造成僵屍（ zombie）進程。
通常情況下，當子進程終結時，它會通知父進程，清空自己所佔據的內存，並在內核里留下自己的退出信息。父進程在得知子進程終結時，會從內核中取出子進程的退出信息。但是，如果父進程早於子進程終結，這可能造成子進程的退出信息滯留在內核中，子進程成為僵屍（zombie）進程。當大量僵屍進程積累時，內存空間會被擠占。
有什麼辦法可以避免僵屍進程呢？
這里介紹進程的一個屬性 deamon，當其值為TRUE時，其父進程結束，該進程也直接終止運行（即使還沒運行完）。
所以給上面的程序加上p.deamon = true，看看效果。
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process, Pool
import os
import time
def run_proc(wTime):
n = 0
while n < 3:
print "subProcess %s run," % os.getpid(), "{0}".format(time.ctime())
time.sleep(wTime)
n += 1
if __name__ == "__main__":
p = Process(target=run_proc, args=(2,))
p.daemon = True #加入daemon
p.start()
print "Parent process run. subProcess is ", p.pid
print "Parent process end,{0}".format(time.ctime())
執行結果：
Parent process run. subProcess is 31856
Parent process end,Mon Mar 27 11:40:10 2017
這是問題又來了，子進程並沒有執行完，這不是所期望的結果。有沒辦法將子進程執行完後才讓父進程結束呢？
這里引入p.join()方法，它使子進程執行結束後，父進程才執行之後的代碼
# -*- coding:utf-8 -*-
from multiprocessing import Process, Pool
import os
import time
def run_proc(wTime):
n = 0
while n < 3:
print "subProcess %s run," % os.getpid(), "{0}".format(time.ctime())
time.sleep(wTime)
n += 1
if __name__ == "__main__":
p = Process(target=run_proc, args=(2,))
p.daemon = True
p.start()
p.join() #加入join方法
print "Parent process run. subProcess is ", p.pid
print "Parent process end,{0}".format(time.ctime())
執行結果：
subProcess 32076 run, Mon Mar 27 11:46:07 2017
subProcess 32076 run, Mon Mar 27 11:46:09 2017
subProcess 32076 run, Mon Mar 27 11:46:11 2017
Parent process run. subProcess is 32076
Parent process end,Mon Mar 27 11:46:13 2017
這樣所有的進程就能順利的執行了。