腳本多進程
（1）下載後得到php-5.1.2-Win32.zip，解壓至C:\php（這個路徑可以隨意，不過下面要是用到這個路徑，請相應修改）；（2）再將C:\php\libmysql.dll和C:\Inetpub\php\ext\php_mysql.dll復制到C:\Windows\system32下；（3）將C:\PHP\php.ini-dist復制到C:\Windows（Windows2000下為C:\WINNT）並將改名為php.ini，然後用記事本打開，利用記事本的查找功能搜索：extension_dir="C:\PHP\ext"將其路徑指到你的PHP目錄下的extensions目錄，比如：extension_dir="C:\Inetpub\php\ext"；搜索;WindowsExtensions並僅打開需要的模塊以節省內存（去掉每個模塊前的;號即可）：extension=php_gd2.dllGD庫支持，如果不打開該模塊則Discuz!論壇圖片水印不能使用。extension=php_mbstring.dll為了支持phpMyAdmin，打開mbstring。extension=php_mysql.dll不用說了吧，支持MySQL。首先必須確定系統中已經正確安裝IIS，如果沒有安裝，需要先安裝IIS。PHP與IIS整合時支持CGI和ISAPI兩種模式，推薦使用ISAPI模式。這里只解介紹ISAPI模式安裝方法：ISAPI模式安裝步驟：在「控制面板」的「管理工具」中選擇「Internet服務管理器」，打開IIS後停止服務，然後在左側「你需要支持PHP的Web站點上單擊右鍵選擇「屬性」，在打開的「Web站點屬性」窗口的「ISAPI篩選器」標簽里找到並點擊「添加」按鈕，在彈出的「篩選器屬性」窗口中的「篩選器名稱」欄中輸入：PHP，再將可執行文件指向php5isapi.dll所在路徑，如：C:\PHP\php5isapi.dll。打開「Web站點屬性」窗口的「主目錄」標簽，找到並點擊「配置」按鈕，在彈出的「應用程序配置」窗口中找到並點擊「添加」按鈕，在彈出的窗口中新增一個擴展名映射，擴展名為.php，單擊「瀏覽」將可執行文件指向php5isapi.dll所在路徑，如：C:\PHP\php5isapi.dll，然後一路確定即可。確定Web目錄的應用程序設置和執行許可中選擇為純腳本，然後關閉Internet信息服務管理器，在命令提示符中執行如下命令：然後在「Internet服務管理器」左邊的「WEB服務擴展」中設置ISAPI擴展允許，ActiveServerPages允許
『貳』 python入門系列（十二）——GUI+多進程
話說，python做圖形界面並不明智，效率並不高。但在某些特殊需求下還是需要我們去使用，所以python擁有多個第三方庫用以實現GUI，本章我們使用python基本模塊tkinter進行學習，因為需求並不大，所以不做太多拓展。
繼續改寫上一章的IP查詢系統（= =，要玩爛了），首先略改下IpWhere.py以備調用~
然後使用tkinter模塊進行圖形界面的實現，調用預編譯的IpWhere模塊 ：
額，太丑了，但基本實現我們小小的需求，在以後的py學習中，我們再涉及其他的第三方模塊，此處就當是入門了解吧。
十分抱歉把這么重要的內容放在最後，要不是大佬指點，此次學習可能就要錯過多進程的問題了。
Unix系統提供了forx，python可藉助os模塊調用，從而實現多進程，然而windows系統並不具備，所以我們選擇python內置的multiprocessing多進程模塊進行學習。
首先我們藉助直接調用多進程來改寫下我們在多線程章節用到的例子！
顯然，這么寫實在太蠢了，如果我們的任務量巨大，這並不合適。所以我們引入了進程池的概念，使用進程池進行改寫：
在此，我們可以看到所有進程是並發執行的，同樣，我們在多線程章節就講過，主進程的結束意味著程序退出，所以我們需要藉助join()方法堵塞進程。
我們知道線程共享內存空間，而進程的內存是獨立的，同一個進程的線程之間可以直接交流，也就帶來了線程同步的苦惱，這個我們在多線程章節已經講過了；而兩個進程想通信，則必須通過一個中間代理來實現，即我們接下來的內容：進程間通信。
進程之間肯定是需要通信的，操作系統提供了很多機制來實現進程間的通信。Python的multiprocessing模塊包裝了底層的機制，提供了Queue、Pipes等多種方式來交換數據。我們接下來就以Queue的方式進行學習。
Queue.Queue是進程內非阻塞隊列，multiprocess.Queue是跨進程通信隊列，前者是各自私有，後者是各子進程共有。
還有一個在後者基礎上進行封裝的multiprocess.Manager.Queue()方法，如果要使用Pool創建進程，就需要使用multiprocessing.Manager()中的Queue()，而不是multiprocessing.Queue()，否則會得到一條如下的錯誤信息： RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance.
接下來我們就藉助進程池來進行多進程操作的改寫，感謝大佬一路輔導。
我們可以看到兩個子線程先執行，然後一個子線程單獨執行，此處有意而為之，讓大家更清晰的了解隊列的使用。期間有一處我們放棄使用jion()方法堵塞，而是自己寫了個循環堵塞，大家根據自己習慣來就好。
話說，真的沒人吐槽么？上面的例子從需求上來講，完全就不需要多線程好不好！emmmm，我們來點實力拓展，寫一個有智商的多線程腳本，順便結合上一節的web來一個綜合篇，隨便找個現實需求吧！
emmm，比如我們來到當當網買書，搜一下我們想要的書籍，發現！！太多了！！真J2亂！！看不過來！！不想翻頁！！直接告訴我哪個便宜、哪個牛逼好不好！！
簡單看下這個url：
http://search.dangdang.com/?key=滲透測試&ddsale=1&page_index=2
其中ddsale參數代表當當自營，page_index代表頁數，key代表搜索內容，我們本次的變數只有頁數。
所以我們構造請求的url為:
'http://search.dangdang.com/?key=滲透測試&ddsale=1&page_index='+str(page)
如果修改的內容不使用str字元串轉化，會收到如下報錯：
TypeError: can only concatenate str (not "int") to str
然後我們看一下頁面內容的分布情況，本次我們關心賣什麼書，賣多少錢？
對應的編寫我們的正則匹配規則，當然了，有更簡便的第三方庫可以幫我們處理，但為了更好的形成流程性認識，我們這里依然使用正則。
我們對應我們需要的書籍名稱和當前價格匹配如下：
<a title=" (.*?)" ddclick=
<span class="search_now_price">¥(.*?)</span>
那麼，思路理清了，我們就開始使用多線程來寫我們的小系統~
然後我們去查看一下我們的結果文件~
現在這個小系統具備的功能就是根據用戶需要選擇要檢索的書籍，然後整理下名稱和價格，開了10個線程，如果小夥伴pc給力的話可以繼續加。簡單的異常處理機制和界面交互，基本滿足日常所需。
『叄』 一個for循環的Python腳本程序中如何加入多進程(並發進程)呢，急急急，在線等
簡單的如下
defps(i):
print(str(i))
defrun():
foriinrange(5):
Process(target=ps,args=(i,)).start()
if__name__=="__main__":
run()
『肆』 python 多進程 進程池子進程結束怎麼獲取
在利用Python進行系統管理的時候，特別是同時操作多個文件目錄，或者遠程式控制制多台主機，並行操作可以節約大量的時間。當被操作對象數目不大時，可以直接利用multiprocessing中的Process動態成生多個進程，10幾個還好，但如果是上百個，上千個目標，手動的去限制進程數量卻又太過繁瑣，這時候進程池Pool發揮作用的時候就到了。
Pool可以提供指定數量的進程，供用戶調用，當有新的請求提交到pool中時，如果池還沒有滿，那麼就會創建一個新的進程用來執行該請求；但如果池中的進程數已經達到規定最大值，那麼該請求就會等待，直到池中有進程結束，才會創建新的進程來它。這里有一個簡單的例子：
#!/usr/bin/env python
#coding=utf-8
"""
Author: Squall
Last modified: 2011-10-18 16:50
Filename: pool.py
Description: a simple sample for pool class
"""
from multiprocessing import Pool
from time import sleep
def f(x):
for i in range(10):
print '%s --- %s ' % (i, x)
sleep(1)
def main():
pool = Pool(processes=3) # set the processes max number 3
for i in range(11,20):
result = pool.apply_async(f, (i,))
pool.close()
pool.join()
if result.successful():
print 'successful'
if __name__ == "__main__":
main()
先創建容量為3的進程池，然後將f(i)依次傳遞給它，運行腳本後利用ps aux | grep pool.py查看進程情況，會發現最多隻會有三個進程執行。pool.apply_async()用來向進程池提交目標請求，pool.join()是用來等待進程池中的worker進程執行完畢，防止主進程在worker進程結束前結束。但必pool.join()必須使用在pool.close()或者pool.terminate()之後。其中close()跟terminate()的區別在於close()會等待池中的worker進程執行結束再關閉pool,而terminate()則是直接關閉。result.successful()表示整個調用執行的狀態，如果還有worker沒有執行完，則會拋出AssertionError異常。
利用multiprocessing下的Pool可以很方便的同時自動處理幾百或者上千個並行操作，腳本的復雜性也大大降低。
『伍』 Linux 監控多進程腳本
如果 abcd路徑不一樣就很難弄!
#!/bin/bash
for i in a b c d;do
var=`ps -e|awk '$4=='"$i"''`
var1=`echo $var|awk '{print $4}'`
if [ ! $var1==$i ];then /var/$i;fi
done
『陸』 python 多進程是真的並發嗎
Python提供了非常好用的多進程包multiprocessing，你只需要定義一個函數，Python會替你完成其他所有事情。
藉助這個包，可以輕松完成從單進程到並發執行的轉換。
1、新建單一進程
如果我們新建少量進程，可以如下：
import multiprocessing
import time
def func(msg):
for i in xrange(3):
print msg
time.sleep(1)
if __name__ == "__main__":
p = multiprocessing.Process(target=func, args=("hello", ))
p.start()
p.join()
print "Sub-process done."12345678910111213
2、使用進程池
是的，你沒有看錯，不是線程池。它可以讓你跑滿多核CPU，而且使用方法非常簡單。
注意要用apply_async，如果落下async，就變成阻塞版本了。
processes=4是最多並發進程數量。
import multiprocessing
import time
def func(msg):
for i in xrange(3):
print msg
time.sleep(1)
if __name__ == "__main__":
pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
for i in xrange(10):
msg = "hello %d" %(i)
pool.apply_async(func, (msg, ))
pool.close()
pool.join()
print "Sub-process(es) done."12345678910111213141516
3、使用Pool，並需要關注結果
更多的時候，我們不僅需要多進程執行，還需要關注每個進程的執行結果，如下：
import multiprocessing
import time
def func(msg):
for i in xrange(3):
print msg
time.sleep(1)
return "done " + msg
if __name__ == "__main__":
pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
result = []
for i in xrange(10):
msg = "hello %d" %(i)
result.append(pool.apply_async(func, (msg, )))
pool.close()
pool.join()
for res in result:
print res.get()
print "Sub-process(es) done."
2014.12.25更新
根據網友評論中的反饋，在Windows下運行有可能崩潰(開啟了一大堆新窗口、進程)，可以通過如下調用來解決：
multiprocessing.freeze_support()1
附錄（自己的腳本）：
#!/usr/bin/python
import threading
import subprocess
import datetime
import multiprocessing
def dd_test(round, th):
test_file_arg = 'of=/zbkc/test_mds_crash/1m_%s_%s_{}' %(round, th)
command = "seq 100 | xargs -i dd if=/dev/zero %s bs=1M count=1" %test_file_arg
print command
subprocess.call(command,shell=True,stdout=open('/dev/null','w'),stderr=subprocess.STDOUT)
def mds_stat(round):
p = subprocess.Popen("zbkc mds stat", shell = True, stdout = subprocess.PIPE)
out = p.stdout.readlines()
if out[0].find('active') != -1:
command = "echo '0205pm %s round mds status OK, %s' >> /round_record" %(round, datetime.datetime.now())
command_2 = "time (ls /zbkc/test_mds_crash/) 2>>/round_record"
command_3 = "ls /zbkc/test_mds_crash | wc -l >> /round_record"
subprocess.call(command,shell=True)
subprocess.call(command_2,shell=True)
subprocess.call(command_3,shell=True)
return 1
else:
command = "echo '0205 %s round mds status abnormal, %s, %s' >> /round_record" %(round, out[0], datetime.datetime.now())
subprocess.call(command,shell=True)
return 0
#threads = []
for round in range(1, 1600):
pool = multiprocessing.Pool(processes = 10) #使用進程池
for th in range(10):
# th_name = "thread-" + str(th)
# threads.append(th_name) #添加線程到線程列表
# threading.Thread(target = dd_test, args = (round, th), name = th_name).start() #創建多線程任務
pool.apply_async(dd_test, (round, th))
pool.close()
pool.join()
#等待線程完成
# for t in threads:
# t.join()
if mds_stat(round) == 0:
subprocess.call("zbkc -s",shell=True)
break
『柒』 如何讓一個Python的腳本跑滿多核的CPU
python由於GIL的關系，python的多線程並沒有發揮多核的作用，這些線程都是在在單核上跑的
所以要想發揮多核的作用，就需要使用多進程，盡可能的在每一個CPU核心上分配到一個python進程。
所以要想跑滿多核CPU就得多進程多線程互相結合