Python基础（八）-系统编程之进程--multiprocessing（阻塞非阻塞）
进程拥有自己独立的堆和栈，既不共享堆，亦不共享栈，进程由操作系统调度。
线程拥有自己独立的栈和共享的堆，共享堆，不共享栈，线程亦由操作系统调度(标准线程是的)。
协程和线程一样共享堆，不共享栈，协程由程序员在协程的代码里显示调度
multiprocessing模块提供了process类来代表一个进程对象。 语法结构： process([group[,target[,name[,args[,kwargs]]]]]) target:表示进程实例所调用的对象 args表示调用对象的位置参数元组 kwargs表示调用对象的关键字参数字典 name:为当前进程实例的别名
创建子进程时，只需要传入一个执行函数和函数的参数，创建一个Process实例，用start方法启动，
用join()方法可一个等待子进程结束后再继续往下运行。一般用于进程间的同步
process类常用方法：
is_alive().判断进程实例是否还在执行
join（[timeout]）:是否等待进程实例执行结束，或等待多少秒
start()启动进程实例，即创建子进程
run（）如果没有给定target参数，对对象调用start（）方法时，就将执行对象中的run方法；
terminate()不管任务是否完成，立即终止。
进程池：
当创建的子进程数量不多时，可以直接利用process动态生成多个进程，当需要创建的进程数非常大的时候，需要用到进程池，即multiprocessing模块提供的Pool方法。
初始化pool时，可以指定一个最大进程数。有新的请求提交到pool中时，如果池还没满，就会创建一个新的进程来执行该请求，如果翅中的进程数已经达到指定的最大值，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执行。
from multiprocessing import Pool
import os,time,random
def worker(msg):
t_start = time.time()
print("%s开始执行,进程号为%d"%(msg,os.getpid()))
#random.random()随机生成0~1之间的浮点数
time.sleep(random.random()*2)
t_stop = time.time()
print(msg,"执行完毕，耗时%0.2f"%(t_stop-t_start))
po=Pool(3) #定义一个进程池，最大进程数3
for i in range(0,10):
#Pool.apply_async(要调用的目标,(传递给目标的参数元祖,))
#每次循环将会用空闲出来的子进程去调用目标
po.apply_async(worker,(i,))
print("----start----")
po.close() #关闭进程池，关闭后po不再接收新的请求
po.join() #等待po中所有子进程执行完成，必须放在close语句之后
print("-----end-----")apply_async(func[,args[,kwds]]):使用非阻塞方式调用func(并行执行：同时执行两个或更多个处理，并行处理可同时工作于同一程序的不同方面。并行处理的主要目的是节省大型和复杂问题的解决时间)。阻塞方式：必须等上一个进程退出才能执行下一个进程。
args为传递给func的参数列表，kwds为传递给func的关键字参数列表。
apply(func[,args[,kwds]]):使用非阻塞方式调用func
close（）关闭POOL，使其不再接受新的任务。
terminate（）：不管任务是否完成，立即终止
join（）：主进程阻塞，等待子进程的退出，必须在close或terminate之后使用。
阻塞：阻塞调用是指调用结果返回之前，当前线程会被挂起。函数只有在得到结果之后才会返回。
非阻塞和阻塞的概念想对应，指在不能立刻得到结果之前，该函数不会阻塞当前线程，而会立刻返回。