python什么时候用多进程编程-木庄网络博客

本文摘自php中文网，作者(*-*)浩，侵删。

在并发编程的时候，多线程和多进程是经常会被使用的两种模式（此外还有协程等）。由于 CPython 的 GIL 限制（Jython 和 IronPython 没有 GIL，PyPy 在尝试去掉 GIL），只有获取了 GIL 的线程才能使用 CPU，所以除了需要处理一些可能会阻塞的 IO（读写文件、访问网络等）之外，基本没人会去使用 CPython 的多线程。因此，本文就来说说更有用的 Python 多进程编程。

注：推荐学习：Python视频教程）

本文描述的环境为 Linux 操作系统（也适用于大部分 POSIX 系统）下的 CPython，可能不适用于 Windows操作系统或其他的Python 实现。

为了避免歧义，下文用「主进程」或「当前进程」表示创建子进程的那个进程，而不使用「父进程」，除非明确指明了「xx 的父进程」。

与多线程编程时需要传递一个 callable 对象不同的是，多进程编程的时候，是将主进程复制到子进程，并不能直接要求子进程执行某个 callable 对象。

在 POSIX 系统中，这个复制操作是由 clone() 和 fork() 系统调用来完成的，一般主要使用后者。
如果 fork() 执行成功的话，会分别在主进程和子进程中返回子进程的 PID 和 0，然后执行代码就开始不同了。如果失败的话（内存不够、PID 达到上限等），子进程就不会创建，主进程会返回 -1，errno 会被设置为对应的错误码。
在 CPython 的实现中，os.fork() 主要是对 fork() 函数的封装，差别在于失败时抛出 OSError，该异常的 errno 属性是对应的错误码。

因此，多进程的 Python 代码大致会长成这样：

import os
 
try:
    pid = os.fork()
    if pid == 0:  # 子进程
        # 子进程的代码
    else:  # 主进程
        # 主进程的代码
except OSError:
    # 主进程处理 fork 失败的代码