python多线程适合IO密集型场景，而在CPU密集型场景，并不能充分利用多核CPU，而协程本质基于线程，同样不能充分发挥多核的优势。

针对计算密集型场景需要使用多进程，python的multiprocessing与threading模块非常相似，支持用进程池的方式批量创建子进程。

只需要实例化Process类，传递函数给target参数，这点和threading模块非常的类似，args为函数的参数

import os
from multiprocessing import Process

# 子进程要执行的代码
def task(name):
 print('run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid()))

if __name__ == '__main__':
 print('parent process %s.' % os.getpid())
 p = Process(target=task, args=('test',))
 p.start()
 p.join()
 print('process end.')

继承Process类，重写run方法创建进程，这点和threading模块基本一样

import multiprocessing
import os
from multiprocessing import current_process
class Worker(multiprocessing.Process):
 def run(self):
 name = current_process().name # 获取当前进程的名称
 print('run child process <%s> (%s)' % (name, os.getpid()))

 print('In %s' % self.name)
 return

if __name__ == '__main__':
 print('parent process %s.' % os.getpid())
 p = Worker()
 p.start()
 p.join()
 print('process end.')

　　* 停止进程

terminate()结束子进程，但是会导致子进程的资源无法释放掉，是不推荐的做法，因为结束的时候不清楚子线程的运行状况，有很大可能性导致子线程在不恰当的时刻被结束。

import multiprocessing
import time

def worker():
 print('starting worker')
 time.sleep(0.1)
 print('finished worker')

if __name__ == '__main__':
 p = multiprocessing.Process(target=worker)
 print('执行前:', p.is_alive())
 p.start()
 print('执行中:', p.is_alive())
 p.terminate() # 发送停止号
 print('停止:', p.is_alive())
 p.join()
 print('等待完成:', p.is_alive())

import multiprocessing

def worker(num):
 print(f'Worker:%s %s', num)
 return

if __name__ == '__main__':
 jobs = []
 for i in range(5):
 p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(i,))
 jobs.append(p)
 p.start()

在利用Python进行系统管理的时候，特别是同时操作多个文件目录，或者远程控制多台主机，并行操作可以节约大量的时间。当被操作对象数目不大时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，十几个还好，但如果是上百个，上千个目标，手动的去进程数量却又太过繁琐，此时可以发挥进程池的功效。
Pool可以提供指定数量的进程供用户调用，当有新的请求提交到pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池中的进程数已经达到规定最大值，那么该请求就会等待，直到池中有进程结束，才会创建新的进程来它。

import os
import random
import time
from multiprocessing import Pool
from time import ctime


def task(name):
 print('start task %s (%s)...' % (name, os.getpid()))
 start = time.time()
 time.sleep(random.random() * 3)

 print('end task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (time.time() - start)))


if __name__ == '__main__':
 print('parent process %s.' % os.getpid())

 p = Pool() # 初始化进程池
 for i in range(5):
 p.apply_async(task, args=(i,)) # 追加任务 apply_async 是异步非阻塞的，就是不用等待当前进程执行完毕，随时根据系统调度来进行进程切换。

 p.close()

 p.join() # 等待所有结果执行完毕，会等待所有子进程执行完毕，调用join()之前必须先调用close()
 print(f'all done at: {ctime()}')

如果关心每个进程的执行结果，可以使用返回结果的get方法获取，代码如下

import os
import random
import time
from multiprocessing import Pool, current_process
from time import ctime


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

 return current_process().name + 'done'

if __name__ == '__main__':
 print('parent process %s.' % os.getpid())

 result = []

 p = Pool() # 初始化进程池
 for i in range(5):
 result.append(p.apply_async(task, args=(i,))) # 追加任务 apply_async 是异步非阻塞的，就是不用等待当前进程执行完毕，随时根据系统调度来进行进程切换。

 p.close()

 p.join() # 等待所有结果执行完毕

 for res in result:
 print(res.get()) # get()函数得出每个返回结果的值

 print(f'all done at: {ctime()}')