Python是运行在解释器中的语言，查找资料知道，python中有一个全局锁（GIL），在使用多线程(Thread)的情况下，不能发挥多核的优势。而使用多进程(Multiprocess)，则可以发挥多核的优势真正地提高效率。
单核cpu执行多任务的原理：操作系统交替轮流地执行各个任务。先让任务1执行0.01秒，然后切换到任务2执行0.01秒，再切换到任务3执行0.01秒...这样往复地执行下去。由于cpu的执行速度非常快，所以使用者的主观感受就是这些任务在并行地执行。
多核cpu执行多任务的原理：由于实际应用中，任务的数量往往远超过cpu的核数，所以操作系统实际上是把这些多任务轮流地调度到每个核心上执行。
Python多进程编程
1. multiprocessing
multiprocessing是Python提供的一个跨平台的多进程模块，通过它可以很方便地编写多进程程序，在不同的平台（Unix/Linux, Windows）都可以执行。如：
2. Pool
某些情况下，我们希望批量创建多个子进程，或者给定子进程数的上限，避免无限地消耗系统的资源。通过Pool（进程池）的方式，就可以完成这项工作，下面是使用Pool的代码：
close()方法和terminate()方法的区别：
close：关闭进程池，使之不能再添加新的进程。已经执行的进程会等待继续执行直到结束。
terminate：强制终止线程池，正在执行的进程也会被强制终止。
3. 进程间通信
Python的multiprocessing模块提供了多种进程间通信的方式，如Queue、Pipe等。
3.1 Queue、Lock
Queue是multiprocessing提供的一个模块，它的数据结构就是"FIFO——first in first out"的队列，常用的方法有：put(object)入队；get()出队；empty()判断队列是否为空。
Lock：当多个子进程对同一个queue执行写操作时，为了避免并发操作产生冲突，可以通过加锁的方式使得某个子进程对queue拥有唯一的写权限，其他子进程必须等待该锁释放后才能再开始执行写操作。
下面就是使用Queue进行进程间通信的代码：在父进程里创建两个子进程，分别实现对queue的读和写操作.
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*
import sys
reload (sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
from multiprocessing import Process, Queue, Lock
import os, time, random
#写数据进程
def write(q, lock, name):
print 'Child Process %s starts' % name
#获得锁
lock.acquire()
for value in ['A' , 'B', 'C']:
print 'Put %s to queue...' % value
q.put(value)
time.sleep(random.random())
#释放锁
lock.release()
print 'Child Process %s ends' % name
#读数据进程
def read(q, lock, name):
print 'Child Process %s starts' % name
while True: #持续地读取q中的数据
value =q.get()
print 'Get %s from queue.' % value
print 'Child Process %s ends' % name
if __name__ == "__main__":
#父进程创建queue，并共享给各个子进程
q= Queue()
#创建锁
lock = Lock()
#创建第一个“写”子进程
pw = Process(target = write , args=(q, lock, 'WRITE', ))
#创建“读”进程
pr = Process(target = read, args=(q,lock, 'READ',))
#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是个死循环，通过terminate杀死：
pr.terminate()
print 'Test finish.'
3.2 Pipe
Pipe是另一种进程间通信的方式，俗称“管道”。它由两端组成，一端往管道里写入数据，另一端从管道里读取数据。
下面就是使用Pipe通信的代码：
python多线程threading模块
多线程加锁例子：
python递归锁RLock
