1. 多任务原理：
现代操作系统，像win,max os x,linux,unix等都支持多任务。
* 什么叫做多任务？
操作系统可以同时运行多个任务。
* 单核CPU实现多任务原理？
操作系统轮流让各个任务交替执行，比如QQ执行2us,切换到微信，再执行2us，在切换到其他应用，再执行2us... ...，如此交替往复。表面上看每个任务反复执行下去，但是CPU调度执行速度太快了，导致我们感觉就像所有任务都同时执行一样。
* 多核CPU实现多任务原理？
真正的并行执行多任务只能在多核CPU上实现，但是由于任务数量远远多于CPU核心数量，所以操作系统会把很多任务轮流调度到每个核心上执行。
* 并发和并行的概念：
并发：看上去是一起执行，任务多于CPU核心数。
并行：真正一起执行，任务数小于CPU核心数。
* 实现多任务的方式：
* 多进程模式
* 多线程模式
* 协程模式
* 多进程 + 多线程模式。
这里讲解前三种，另外，这部分内容还会提及到GPU的多任务原理（使用GPU强大的浮点运算功能，实现算法的快速运算）
2. 进程：
进程：对于操作系统而言，一个任务就是一个进程。进程是系统中程序执行和资源分配的基本单位。每个进程都有自己的数据段、代码段、堆栈段。
2.1 从一个单任务现象说起：
如下代码：
from time import sleep def run():
while True:
print("Thomas is a nice man")
sleep(1.2) if __name__ == '__main__':
while True:
print("Thomas is a good man")
sleep() run() #不会执行到run方法，只有上面的while循环结束才可以执行
# Thomas is a good man
# Thomas is a good man
# Thomas is a good man
# Thomas is a good man
我们发现代码只会执行good man，因为只有上面的循环结束才可以执行。其实在最初的代码编程中，就是一种这样的顺序执行方式。
2.2 启动进行实现多任务：multirprocessing库
我们通过进程库，创建一个进程，把想要执行的代码“丢入”进程当中去执行。
先看代码：
r"""
multiprocessing 库：
跨平台版本的多进行实现的模块。提供了Process类来代表一个进程对象。 """
from multiprocessing import Process
from time import sleep
import os def run(str):
while True:
# os.getpid()获得当前进程的id号码
# os.getppdi()获得当前进行的父进程id号码
print("Jerry is a %s man: 子进程%s--父进程%s" %(str,os.getpid(),os.getppid()))
sleep(1.2) if __name__ == '__main__':
print("主(父)进程启动！--%s" %(os.getpid()))
# 创建一个子进程：
# target说明进程执行的任务
p = Process(target=run,args=("nice",)) # 元组如果只有一个，后面要逗号
# 启动进程
p.start() while True:
print("Thomas is a good man")
sleep() # 不创建的进程都是主进程，首先执行的。
# 主(父)进程启动！--
# Thomas is a good man
# Jerry is a nice man: 子进程3280--父进程4368
# Thomas is a good man
说明1:我们发现主进程是一个默认进程，创不创建（不用创建）都会有一个父进程的存在。
说明2：os.getpid()方法是获得当前的进程id号码，process id。
说明3：p.start()表示的是启动子进程。
说明4：在创建进程的时候，参数是一个元组的形式，如果只有一个，后面要用逗号进行分割。
说明5：我们发现，子进程的运行过程，父进程不受子进程的影响。如果我们想在整个程序的运行过程中，父进程开启，等到子进程完全结束后，再结束父进程。如下：2.3 父进程的先后顺序。
2.3 父进程的先后顺序：
先看代码：
from multiprocessing import Process
from time import sleep def run():
while True:
print("启动子进程")
sleep()
print("子进程结束") if __name__ == '__main__':
print("主(父)进程启动！") p = Process(target=run) # 元组如果只有一个，后面要逗号
p.start() # 父进程的结束不影响子进程
# 如果我们让父进程等待子进程结束在执行父进程结束。
p.join() print("父进程结束！")
主(父)进程启动！
启动子进程
子进程结束
启动子进程
子进程结束
说明1：我们发现，我们通过p.join()的方法让父进程挡在子进程的门外，只有当子进程结束了，父进程再能结束（我们让子进程一直运行，这样父进程就一直结束不了了。），但是比如说我们有一个全局变量，这个全局变量在进程中是如何变化的？
2.4 全局变量在多个进程中不能共享：
看代码：
from multiprocessing import Process # 如果我们有一个全局变量
num = def run():
print("子进程开始")
global num
num +=
print(num)
print("子进程结束") if __name__ == '__main__':
print("父进程开始")
p = Process(target=run) # 加入括号编程函数的执行了。
p.start()
p.join() # 在兄弟进程中全局变量也是不会相互影响的
# p2 = Process(target=run) # 加入括号编程函数的执行了。
# p2.start()
# p2.join() # 在子进程中修改全局变量对父进程中的全局变量没有影响。
# 在创建子进程时对全局变量做了一个备份，父进程与子进程中的num是完全不同的两个变量。
print("父进程结束--%d" % num) 父进程开始
子进程开始 子进程结束
父进程结束--
说明1：在子进程中修改了全局变量对父进程中的全局变量没有影响。
说明2：在创建子进程时对全局变量做了一个备份，父进程与子进程中的num是两个完全不同的变量了。
说明3：现在我们是通过进程的方法启动，阻塞进行进程的创建。其实在实际的运行过程中，我们想CPU的多进程一起运行，还可以通过进程池的方式。
2.5 启动大量子进程（进程池Pool）：
进程池，好比创建一个池子，把进程丢入到池子中，让电脑自动去分配进程，不用自己单个去创建。
看代码：
from multiprocessing import Pool
import time,os,random def run(name):
print("子进程%d启动，PID=%s" %(name,os.getpid()))
start = time.time()
time.sleep(random.choice([,,]))
end = time.time()
print("子进程%d结束，PID=%s, 耗时%.2f" % (name, os.getpid(),end-start)) if __name__ == '__main__':
print("主进程启动") # 创建多个进程
# 进程池
# 表示可以同时执行的进程数量
# Pool默认是大小CPU核心数
pp = Pool() # 创建进程放入进程池,统一管理
for i in range():
pp.apply_async(run,args=(i,)) # 在调用join之前必须先调用close，调用close之后不能再继续添加新的进程了。
pp.close()
# 进程池对象调用的join，会等待进程池中所有的子进程结束完毕，再去执行父进程。
pp.join() print("主进程结束") # 主进程启动
# 子进程0启动，PID=
# 子进程1启动，PID=
# 子进程0结束，PID=, 耗时2.
# 子进程2启动，PID=
# 子进程1结束，PID=, 耗时2.
# 子进程3启动，PID=
# 子进程2结束，PID=, 耗时2.
# 子进程4启动，PID=
# 子进程3结束，PID=, 耗时2.
# 子进程4结束，PID=, 耗时2.
# 主进程结束
说明1：创建进程池使用的Pool模块。
说明2：把程序丢入进程池，我们用的是pp.apply_async这个方法。
说明3：调用join之前必须先调用close，调用close之后不能再继续添加新的进程了。
说明4：进程池对象调用join，会等待进程池中所有的子进程技术完毕，再去执行父进程。
2.6 举例：通过多进程来实现文件的拷贝：
代码如下：
from multiprocessing import Pool
import time,os def copyFile(path,toPath):
fr = open(path,"r")
fw = open(toPath,"w") context = fr.read()
fr.write(context)
fr.close()
fw.close() path = r""
toPath = r""
# 读取path下的所有文件
filesList = os.listdir(path) # 启动for循环处理每个文件
starttime = time.time()
pp = Pool()
for fileName in filesList:
pp.apply_async(copyFile,args=(os.path.join(path,fileName),os.path.join(toPath,fileName)))
endtime = time.time()
print("总耗时%.4f" %(endtime-starttime))
2.7 进程间的通信（Queue方法/队列方法）：
先看代码：
from multiprocessing import Process,Queue
import os,time def write(q):
print("启动写write进程%s" % os.getpid())
for chr in ["A","B","C","D"]:
q.put(chr)
time.sleep()
print("结束写write进程%s" % os.getpid()) def read(q):
print("启动读read进程%s" % os.getpid())
while True:
value = q.get(True)
print("value=" + value) print("结束读read进程%s" % os.getpid()) if __name__ == '__main__':
# 父进程创建队列，并传递给子进程
q = Queue()
pw = Process(target=write,args=(q,))
pr = Process(target=read,args=(q,)) pw.start()
pr.start() #
pw.join()
# pr进程是一个死循环，无法等待其结束，只能强行结束
pr.terminate() print("父进程结束") while True:
pass 启动写write进程7296
启动读read进程864
value=A
value=B
value=C
value=D
结束写write进程7296
父进程结束
说明1：我们在main函数中创建了一个进程的队列（队列一共有4中，这里使用的是进程的队列），通过两个读写进程的相互交互，实现了读写的方式。
说明2：如果一个进程是一个四选好，无法等待其结果结束，使用.pr.terminate（）的方法进行强行的关闭。