进程：一个电脑可以同时八个人工作，开启八个进程

线程：同一个时间点上，只有一个线程在工作，线程在进程之内

进程之间资源不共享，线程之间资源共享

并发（Concurrent），在操作系统中，是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理机上运行。

并行（Parallel），当系统有一个以上CPU时，当一个CPU执行一个进程时，另一个CPU可以执行另一个进程，两个进程互不抢占CPU资源，可以同时进行，这种方式我们称之为并行(Parallel)。

其实决定并行的因素不是CPU的数量，而是CPU的核心数量，比如一个CPU多个核也可以并行。

多任务实现有3种方式：

多进程模式

多线程模式

多进程多线程模式

multiprocessing多进程

os.getpid()：获取当前进程id

多进程必须定义：

def run_proc(name):
    print('Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid()))

if __name__=='__main__':
    print('Parent process %s.' % os.getpid())
    p = Process(target=run_proc, args=('test',))#生成一个进程
    print('Child process will start.')
    p.start()#开启进程
    p.join()#等待进程结束
    print('Child process end.')

Pool进程池，暂时存放进程的地方:它可以进行提速

from multiprocessing import Pool
import os, time, random

def long_time_task(name):
    print('Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid()))
    start = time.time()
    time.sleep(random.random() * 3)
    end = time.time()
    print('Task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (end - start)))

if __name__=='__main__':
    print('Parent process %s.' % os.getpid())
    p = Pool(4)#4个任务
    for i in range(5):#5个进程
        p.apply_async(long_time_task, args=(i,))
    print('Waiting for all subprocesses done...')
    p.close()
    p.join()
    print('All subprocesses done.')

多进程中子进程报错是不会显示的，它会显示主进程完事。

join:结束

terminate：强行结束

from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
    print('Process to write: %s' % os.getpid())
    for value in ['A', 'B', 'C']:
        print('Put %s to queue...' % value)
        q.put(value)
        time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
    print('Process to read: %s' % os.getpid())
    while True:
        value = q.get(True)
        print('Get %s from queue.' % value)

if __name__=='__main__':
    # 父进程创建Queue，并传给各个子进程：
    q = Queue()
    pw = Process(target=write, args=(q,))
    pr = Process(target=read, args=(q,))
    # 启动子进程pw，写入:
    pw.start()
    # 启动子进程pr，读取:
    pr.start()
    # 等待pw结束:
    pw.join()
    # pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:
    pr.terminate()

线程

多线程写法：

import threading