一、python 中多程序的使用
1、使用multiprocessing
p = process(target=function， args=(引數，))
p.start()含義啟動程序
p.join()含義是等待子程序結束後在繼續執行
2、如果啟動大量的子程序，可以用程序池的方式批量建立子程序
from multiprocessing import pool
p = pool(4)
for i in range(5):
p.close()
p.terminate()進入死迴圈時，只能強行終止
單執行緒（程序）中使用close與多執行緒中是一致的，但兩者與多程序的行為並不一致，多程序中共享同乙個socket必須都呼叫close才會真正的關閉起來，而shutdown沒有引用計數，呼叫就會關閉連線
3、pool預設大小是cpu核數
4、subprocess 模組可以更方便的啟動子程序，然後控制輸入及輸出
5、process提供了queue、pips方式程序交換資料
6、multiprocessing 模組封裝了fork（）呼叫，當呼叫fork()時，返回兩次。作業系統把當前程序複製乙份，子程序永遠返回0，而父程序返回子程序的id
7、程序是由若干執行緒組成的，乙個程序至少有乙個執行緒
二、多執行緒（使用模組threading）：
1,、由於任何程序缺省會啟動乙個執行緒，我們該執行緒稱為主線程，主線程可以啟動新的執行緒，python模組中threading中有current_thread(),它永遠返回當前執行緒的例項，主線程的例項叫mainthread()
2、threading.lock()
執行緒獲取鎖，因此其他執行緒不能同時執行函式，只能等待，直到鎖被釋放後，獲取該鎖才能修改。
使用lock.acquire() 獲取鎖
try：
finally：
lock.release() 釋放鎖
3、python 多核gil全域性鎖，導致python執行緒無法利用多核用來保證鎖一定被釋放掉
4、treadlocal（為了避免每個函式層層呼叫，將每個執行緒的名字作為key，函式作為value使用）
1）可以儲存全域性變數
2）也不需要管理鎖的問題，內部會處理
最常用的地方解決資料的鏈結
## 三、多執行緒和多程序區別：
1）多程序中，同乙份變數，都各自有乙份拷貝存在於每個程序中，互不影響。
2）多程序優點
多程序模式的最大優點是穩定性高，因為乙個子程序崩潰了，不會影響主程序和其他子程序
1、多程序的缺點
多程序的缺點就是建立程序的代價大，在linux系統下用fork呼叫還行，在windows下開銷巨大。作業系統同時執行的程序是有限的，在記憶體和cpu的限制下。
2、多執行緒的缺點
致命缺點：
1）、任何乙個執行緒掛掉都可能造成整個程序崩潰，應為執行緒共享記憶體
在windows下，多執行緒的效率比多程序高，多執行緒存在穩定性問題
2）、多執行緒中，都由所有執行緒共享，任何乙個變數都可以被任何執行緒修改。執行緒之間共享資料最大的危險在於多個執行緒同時修改乙個變數。
四：計算密集型vs io密集型
計算密集型任務的特點是要進行大量計算，消耗cpu資源，全靠cpu的執行能力，任務越多，cpu執行任務的效率越低，因此**的執行效率至關重要
io密集型：
涉及網路、磁碟io，這類人物的特點是cpu消耗很少，任務的大部分時間都是在等待io操作完成，對於io密集型任務，任務越多，cpu效率越高
多程序和多執行緒
嵌入式linux中文站，關於多程序和多執行緒，教科書上最經典的一句話是 程序是資源分配的最小單位，執行緒是cpu排程的最小單位 這句話應付考試基本上夠了，但如果在工作中遇到類似的選擇問題，那就沒有那麼簡單了，選的不好，會讓你深受其害。經常在網路上看到有xdjm問 多程序好還是多執行緒好？linux下...
多執行緒和多程序
首先說什麼是程序，載入記憶體中執行的程式，它就是乙個程序，而這個程式中執行的某個子任務就是乙個執行緒，程式包含了執行緒。程序對於執行緒是唯一的，而乙個程序可以有多個執行緒。程式執行的時候每隔一定時間在多執行緒之間執行，比如第乙個執行緒執行到0.01秒，馬上暫停跳到下乙個執行緒開始執行，又執行到0.0...
多程序和多執行緒
我們通常所得作業系統是多工的os。這個任務一般指的就是程序，比如 我們聽 和寫文件對於我們來說是同時執行的。那麼是如何實現的呢？這主要是作業系統上的時間片，通常時間很短。每個時間片內將cpu分配給某乙個任務，時間片結束，cpu將自動 再分配給另外任務。從外部看，所有任務是同時在執行。但是在cpu上，...