#当前文件名称为test.py
from multiprocessing import Process
?
def func():
    print(12345)
?
if __name__ == ‘__main__‘: #windows 下才需要写这个，这和系统创建进程的机制有关系，不用深究，记着windows下要写就好啦
#首先我运行当前这个test.py文件，运行这个文件的程序，那么就产生了进程，这个进程我们称为主进程
    p = Process(target=func,) #将函数注册到一个进程中，p是一个进程对象，此时还没有启动进程，只是创建了一个进程对象。并且func是不加括号的，因为加上括号这个函数就直接运行了对吧。
    p.start() #告诉操作系统，给我开启一个进程，func这个函数就被我们新开的这个进程执行了，而这个进程是我主进程运行过程中创建出来的，所以称这个新创建的进程为主进程的子进程，而主进程又可以称为这个新进程的父进程。
#而这个子进程中执行的程序，相当于将现在这个test.py文件中的程序copy到一个你看不到的python文件中去执行了，就相当于当前这个文件，被另外一个py文件import过去并执行了。
#start并不是直接就去执行了，我们知道进程有三个状态，进程会进入进程的三个状态，就绪，（被调度，也就是时间片切换到它的时候）执行，阻塞，并且在这个三个状态之间不断的转换，等待cpu执行时间片到了。
    print(‘*‘ * 10) #这是主进程的程序，上面开启的子进程的程序是和主进程的程序同时运行的，我们称为异步
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2.进程同步部分
进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的，而共享带来的是竞争，竞争带来的结果就是错乱，如何控制，就是加锁处理。
3. 进程池部分
1.进程池的概念
def __init__(self,person):
    super().__init__()
self.person=person
def run(self):
    print(os.getpid())
    print(self.pid)
    print(self.pid)
    print(‘%s 正在和女主播聊天‘ %self.person)
def start(self):
    #如果你非要写一个start方法，可以这样写，并且在run方法前后，可以写一些其他的逻辑
    self.run()
if __name__ == ‘__main__‘:
    p1=MyProcess(‘Jedan‘)
    p2=MyProcess(‘太白‘)
    p3=MyProcess(‘alDSB‘)
    p1.start() #start内部会自动调用run方法
    p2.start()
    # p2.run()
    p3.start()
    p1.join()
    p2.join()
    p3.join()

from multiprocessing import Process,Lock
import os,time
def work(n,lock):
#加锁，保证每次只有一个进程在执行锁里面的程序，这一段程序对于所有写上这个锁的进程，大家都变成了串行
    lock.acquire()
    print(‘%s: %s is running‘ %(n,os.getpid()))
    time.sleep(1)
    print(‘%s:%s is done‘ %(n,os.getpid()))
    #解锁，解锁之后其他进程才能去执行自己的程序
    lock.release()
if __name__ == ‘__main__‘:
    lock=Lock()
    for i in range(5):
        p=Process(target=work,args=(i,lock))
        p.start()

from threading import Thread
import time
def sayhi(name):
    time.sleep(2)
    print(‘%s say hello‘ %name)
if __name__ == ‘__main__‘:
    t=Thread(target=sayhi,args=(‘太白‘,))
    t.start()
    print(‘主线程‘)

event.isSet()：返回event的状态值；
event.wait()：如果 event.isSet()==False将阻塞线程；
event.set()： 设置event的状态值为True，所有阻塞池的线程激活进入就绪状态， 等待操作系统调度；
event.clear()：恢复event的状态值为False。

#submit(fn, *args, **kwargs)
异步提交任务
#map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1) 
取代for循环submit的操作
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#shutdown(wait=True) 
相当于进程池的pool.close()+pool.join()操作
wait=True，等待池内所有任务执行完毕回收完资源后才继续
wait=False，立即返回，并不会等待池内的任务执行完毕
但不管wait参数为何值，整个程序都会等到所有任务执行完毕
submit和map必须在shutdown之前
?
#result(timeout=None)
取得结果
?
#add_done_callback(fn)
回调函数