這裏雜亂的介紹window系統下 多進程相關庫multiprocess 進程 線程 併發 並行概念 初步有個大致的印象 IDE：Jetbrain pycharm 2019
python基礎系列 正在持續更新中：）
multiprocess定義 + 更改快捷鍵 + 查詢字段定義
首先我們得找到其定義（definition），選中一個詞然後在View-Quick Definition就能夠實現
建議可以更改快捷鍵爲Ctrl+D，如下圖：File-Settings：
接下來 Ctrl+D 查詢multiprocess 似乎因爲版本關係，原來直接在multiprocess能看到的class process定義沒了，而是再找Baseprocess：
class BaseProcess:
name: str
daemon: bool
authkey: bytes
def __init__(
self,
group: None = ...,
target: Optional[Callable[..., Any]] = ...,
name: Optional[str] = ...,
args: Tuple[Any, ...] = ...,
kwargs: Mapping[str, Any] = ...,
*,
daemon: Optional[bool] = ...,
) -> None: ...
def run(self) -> None: ...
def start(self) -> None: ...
def terminate(self) -> None: ...
可見process有幾個屬性：
| 名稱 | 說明 | 中文 |
|---|---|---|
| target | Callable | 可被調用的目標 |
| name | str | 名字 字符串形式 |
| args | Tuple | 元祖形式的參數 |
| kwargs | Mapping str | 鍵值對形式的參數 |
還有幾個方法 run（運行） start（開啓） terminate（終止）
下面我們先理解一下args kwargs
args kwargs
*args = arguments 參數（形參）的意思
**kwargs = key word arguments 所以 是“鍵值參數”？
No， 鍵值對參數，還記得字典dict的鍵值對嘛，沒錯，這個kwargs只接受鍵值對傳入，其他的事不關己高高掛起，同樣args也不會越俎代庖，也只接受 多個 普通的單值參數比如字符串，數字,etc
來試試下面的例子：
def ryan_test(arg,*args,**kwargs):
print arg
print args
print kwargs
Ryan_test(1,2,3,d='4',e=5)
一個蘿蔔一個坑，形參arg就對應第一個傳入參數1，
而鍵值對（keywords） d=‘4’,e=5 被**kwargs承包了，
意味着只有*args能夠收拾剩下的爛攤子——數字 2，3，
注意是args 帶s意味着複數，意思多個單值參數
輸出結果：
1
(2, 3)
{'e': 5, 'd': '4'}
我們再來看個案例：python的dict類構造函數是怎麼工作的：
myDICT = dict(a=1,b=2,c=3) 這個能夠生成值爲｛a=1,b=2,c=3｝的一個字典
其實就可以用**kwargs實現：
def ryan_dict(**kwargs):
return kwargs
print ryan_dict(a=1,b=2,c=3) == {'a':1, 'b':2, 'c':3}
你可以封裝成一個類，我比較懶就不管了：）
multiprocess使用
我們利用multiprocess的Process對象 創建 進程
創建進程的類
Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])，由該類實例化得到的對象，表示一個子進程中的任務（尚未啓動）
創建子進程需要傳入參數 比如我就
Process(target=task_1, name="任務1",args=(1,'Ryan',))
意思 執行任務 task_1函數，子進程名字爲“任務1”，傳入參數（1，‘Ryan’）。
我們直接來看一個栗子 就理解了：
#-*- utf-8 -*-
from time import sleep
import os
from multiprocessing import Process
def task_1(second, name):
while True:
sleep(second)
print("TASK " + name + "-- "+str(os.getpid()),"--",str(os.getppid()))
def task_2(second, name):
while True:
sleep(second)
print("TASK " + name + "-- "+str(os.getpid()),"--",str(os.getppid()))
if __name__ == '__main__':
print(os.getpid())
p1 = Process(target=task_1, name="任務1",args=(1,'Ryan',))
p1.start()
p2 = Process(target=task_2, name="任務2",args=(2,'sst',))
p2.start()
這裏解釋一下 task_1 task_2 就是子進程，因爲用了start（）函數，所以是作爲子進程（ChildProcess） 我們利用getpid()函數獲得進程的識別碼ID PID = process ID
可以看到
Ryan 子進程 PID = 9796
sst 子進程PID = 2412
那1816就是父進程（parent process） 用getppid（）也就是：get parent pid，從而 獲得其pid
打開任務管理器 taskmgr 可見我們兩個子進程 一個父進程
run start terminate
start（） 啓動我們Process創建的實例——一個進程，然後會默認調用run（），run()只負責執行屬性target中的函數，其他的不管，意味着使用它不能實現進程，以及單核併發，或者多核並行邏輯
總之 使用start（）就對了
terminate() 就是用於終止子進程的，類似的函數還有kill()
進程 線程 多任務
進程可以說是線程（Threadings， thread有織毛衣的線的意思）的爸爸 集合。進程，就像一個包含很多線程的大家庭。線程就是兄弟姐妹，共有一個進程爸爸。兄弟姐妹間聊天比較暢通無阻，所以線程間是可以直接信息交流的，甚至可以創建、撤銷新的進程，而且共享系統資源（共享一個家），自己只能擁有運行必須的最小資源（比如自己的一個小房間），所以線程佔用資源很少。當然，每家每戶都有一塊地，這就是系統os爲進程開闢的內存空間，所以每開一個進程，就要求系統分配一份空間。
家庭雖然是公用的，但是總有公共部分，譬如廁所，一次可能只能有一個人在裏面使用。線程也是如此，常常是併發執行concurrent，所以先後不重要（代碼放的位置先後），因爲是輪詢的，總會輪到你。
但是進程間就是一個個分立的家庭了，資源不共享（你家和別家，不在一個屋檐下，資源不太可能共享），另外，信息共享也不容易，所以不是直接信息傳遞，往往通過pipe等間接傳信息的
我們想實現多任務 就有兩種方式了：
多進程 計算密集型 佔用內存等系統資源
多線程 耗時操作型 適用於下載 爬蟲 或者更廣泛的：文件IO等耗時工作
具體爲什麼 請看python 基礎（三） 線程 Threading GIL 線程同步
任務調度 併發 並行
CPU的任務調度（ task dispatcher） 這裏記一下dispatch這個單詞：patch 斑點，星星點點就好像是撒出去一樣，派發出去一樣，所以dispatch 派發 派遣。CPU派遣調度人，就是dispatcher
那麼假設我們只有單核的CPU，我們需要實現多任務同時執行，然而並不可能，因爲只有一個處理器CPU，於是就可以花式調度任務——快速切換，比如10us執行任務1，10us執行task2，我們肉眼看來就好像是同時進行的。
那麼 單核CPU進行這項花式操作，就是併發（concurrenty, i.e con-current-y）
如果多核呢？目前撐死也就16核，任務數量還是遠多於核的數量，但比起單核還是輕鬆一些——比如有4核，那麼4個任務（task1，2，3，4）是真正 同時進行的
核1 10us執行task1，10us執行task5
核2 10us執行task2，10us執行task6
核3 10us執行task3，10us執行task7
核4 10us執行task4，10us執行task8
這樣的稱爲 並行(Parallelism，i.e Parallel-ism)
下一站將會更加硬核 深入理解Process 當然還是採用multiprocess庫 盡請關注：
python 基礎（二）阻塞 非阻塞 同步 異步