python 多线程：多线程
由于Python设计的限制(我说的是咱们常用的CPython)。最多只能用满1个CPU核心。
Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing，你只需要定义一个函数，Python会替你完成其他所有事情。借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。
1、新建单一进程
如果我们新建少量进程，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."
2、使用进程池
是的，你没有看错，不是线程池。它可以让你跑满多核CPU，而且使用方法非常简单。
注意要用apply_async，如果落下async，就变成阻塞版本了。
processes=10是最多并发进程数量。代码如下，能同时看到10个文件在同时进行写入。
# /usr/bin/env python
# coding=utf8
import multiprocessing
import time
path = "C:\\Users\\admin.95BNQ4GMHNOZBFR\\Desktop\\linshi\\test\\"
num = 0
def func(msg,k):
print msg
# for i in xrange(3):
for j in range(5000):
ff = open(path + str(k) + ".txt","a")
ff.write("mmmmm" + "\n")
ff.close()
# time.sleep()
if __name__ == "__main__":
pool = multiprocessing.Pool(processes=10) #同时跑十个进程
for i in xrange(100): #先把这100个跑完，然后每次跑其中的十个
msg = "hello %d" % (i)
print msg + "---"
pool.apply_async(func, (msg,i))
pool.close()
pool.join()
print "Sub-process done."
运行结果：可以看出把100个任务送进进程池中，然后每次从中取10个
3、使用Pool，并需要关注结果
更多的时候，我们不仅需要多进程执行，还需要关注每个进程的执行结果，如下：
# /usr/bin/env python
# coding=utf8
import multiprocessing
import time path = "C:\\Users\\admin.95BNQ4GMHNOZBFR\\Desktop\\linshi\\test\\"
num = 0 def func(msg, k):
print "||" + msg
# for i in xrange(3):
for j in range(3000):
ff = open(path + str(k) + ".txt", "a")
ff.write("mmmmm" + "\n")
ff.close()
return "the " + str(k) + " have done" # 返回已经完成的状态 if __name__ == "__main__":
pool = multiprocessing.Pool(processes=4) # 同时跑十个进程
result = []
for i in xrange(10): # 先把这100个跑完，然后每次跑其中的十个
msg = "hello %d" % (i)
print msg + "---"
result.append( pool.apply_async(func, (msg, i)))
pool.close()
pool.join()
for res in result: #进程池中的任务结束后，输出完成的状态
print res.get()
print "Sub-process done."