该章节我们来学习一下在 Python 中去创建并使用多进程的方法，通过学习该章节，我们将可以通过创建多个进程来帮助我们提高脚本执行的效率。可以认为缩短脚本执行的时间，就是提高执行我们脚本的效率。接下来让我们都看一下今天的章节知识点都有哪些？
| 函数名 | 介绍 | 参数 | 返回值 |
|---|---|---|---|
| Process | 创建一个进程 | target, args | 进程对象 |
Process功能介绍：实例化一个对象；它需要传入两个参数 target 与 args：target 是一个函数，args 是对应一个函数的参数(args参数是一个元组)。其实我们可以这样去理解，在一个脚本中创建子进程，目的是为了让它执行我们脚本中的某个函数。换句话讲，我们将脚本中的某一个函数单独的启用一个进程去执行。
我们说过进程之间互不干扰，可以同时执行。所以我们可以认为主进程中的程序和子进程的函数是相互不干扰的，听起来可能很难理解，一会儿下文我们进行一个案例的小练习，一遍帮助大家去更好的理解其中的含义。
| 函数名 | 介绍 | 参数 | 返回值 |
|---|---|---|---|
| start | 执行进程 | 无 | 无 |
| join | 阻塞进程 | 无 | 无 |
| kill | 杀死进程 | 无 | 无 |
| is_alive | 判断进程是否存活 | 无 | bool |
演示案例：
# coding:utf-8 import time import os def work_for_first(): for i in range(5): print('\'work_for_first\' 函数的循环值：%s', '进程号为：%s' % i, os.getpid()) # os.getpid() 为获取进程号函数 time.sleep(1) def work_for_second(): for i in range(5): print('\'work_for_second\' 函数的循环值：%s', '进程号为：%s' % i, os.getpid()) time.sleep(1) if __name__ == '__main__': start_time = time.time() # 获取执行 循环 之前的时间戳 work_for_first() work_for_second() end_time = time.time() - start_time # 获取执行 循环 结束的时间戳 print('耗时时间为：{}, 进程号为：{}'.format(end_time, os.getpid())) # 获取耗时与进程号 执行结果如下图：
OKK！接下来进入我们今天要学习的主题。
将 work_for_first() 函数创建一个新的子进程去执行。
# coding:utf-8 import time import os import multiprocessing def work_for_first(): for i in range(5): print('\'work_for_first\' 函数的循环值：{}，进程号为：{}'.format(i, os.getpid())) time.sleep(1) def work_for_second(): for i in range(5): print('\'work_for_second\' 函数的循环值：{}，进程号为：{}'.format(i, os.getpid())) time.sleep(1) if __name__ == '__main__': start_time = time.time() # 获取执行 循环 之前的时间戳 work_for_first_process = multiprocessing.Process(target=work_for_first) # 因为我们传入的函数没有参数所以 args 可以不写 work_for_first_process.start() work_for_second() end_time = time.time() - start_time # 获取执行 循环 结束的时间戳 print('耗时时间为：{}, 进程号为：{}'.format(end_time, os.getpid())) # 获取耗时与进程号 执行结果如下图：
因为我们针对 work_for_first() 函数创建一个新的子进程去执行，所以我们的耗时变为了 5秒。那么如果我们将 work_for_second() 函数也创建一个新的子进程去执行，耗时又会是多少呢？我们接着往下看。
# coding:utf-8 import time import os import multiprocessing def work_for_first(): for i in range(5): print('\'work_for_first\' 函数的循环值：{}，进程号为：{}'.format(i, os.getpid())) time.sleep(1) def work_for_second(): for i in range(5): print('\'work_for_second\' 函数的循环值：{}，进程号为：{}'.format(i, os.getpid())) time.sleep(1) if __name__ == '__main__': start_time = time.time() # 获取执行 循环 之前的时间戳 work_for_first_process = multiprocessing.Process(target=work_for_first) # 因为我们传入的函数没有参数所以 args 可以不写 work_for_first_process.start() work_for_second_process = multiprocessing.Process(target=work_for_second) work_for_second_process.start() end_time = time.time() - start_time # 获取执行 循环 结束的时间戳 print('耗时时间为：{}, 进程号为：{}'.format(end_time, os.getpid())) # 获取耗时与进程号 执行结果如下图：
PS：从脚本中执行入口的 main 函数可以看出 work_for_first() 函数 与 work_for_second() 函数 分别都由各自的子进程来执行，主进程实际执行的 只有 23行、29行、30行代码，所以从耗时来看，主进程实际上只执行了 0.026 秒。
这里再思考一个问题，如果是每一个子进程都单独的通过 .start 去启动，那么在子进程很多的情况下，启动的确实会有一些慢了。这个时候我们就可以通过 for 循环的方式去启动子进程。方式如下：
for sun_process in (work_for_first_process, work_for_second_process): sun_process.start()
同样的也会存在着这样一种情况，我们希望子进程运行结束之后再去执行我们的主进程，这时候我们就会使用到 join 函数 。
这里我们就利用上文的 进程 for循环同时启动两个子进程，然后我们再在下一个 for循环 执行 join 函数，我们看看会发生什么。
# coding:utf-8 import time import os import multiprocessing def work_for_first(): for i in range(5): print('\'work_for_first\' 函数的循环值：{}，进程号为：{}'.format(i, os.getpid())) time.sleep(1) def work_for_second(): for i in range(5): print('\'work_for_second\' 函数的循环值：{}，进程号为：{}'.format(i, os.getpid())) time.sleep(1) if __name__ == '__main__': start_time = time.time() # 获取执行 循环 之前的时间戳 work_for_first_process = multiprocessing.Process(target=work_for_first) # 因为我们传入的函数没有参数所以 args 可以不写 # work_for_first_process.start() work_for_second_process = multiprocessing.Process(target=work_for_second) # work_for_second_process.start() for sun_process in (work_for_first_process, work_for_second_process): sun_process.start() for sun_process in (work_for_first_process, work_for_second_process): sun_process.join() end_time = time.time() - start_time # 获取执行 循环 结束的时间戳 print('耗时时间为：{}, 进程号为：{}'.format(end_time, os.getpid())) # 获取耗时与进程号 执行结果如下图：
接下来我们再尝试一个场景，利用 for 循环，我们同时启动 work_for_first() 函数 与 work_for_second() 函数 的子进程。然后我们再在另一个 for 循环中，将 work_for_second() 函数 的子进程 kill 掉，然后判断两个子进程的存活状态。
示例脚本如下：
# coding:utf-8 import time import os import multiprocessing def work_for_first(): for i in range(5): print('\'work_for_first\' 函数的循环值：{}，进程号为：{}'.format(i, os.getpid())) time.sleep(1) def work_for_second(): for i in range(5): print('\'work_for_second\' 函数的循环值：{}，进程号为：{}'.format(i, os.getpid())) time.sleep(1) if __name__ == '__main__': start_time = time.time() # 获取执行 循环 之前的时间戳 work_for_first_process = multiprocessing.Process(target=work_for_first) # 因为我们传入的函数没有参数所以 args 可以不写 # work_for_first_process.start() work_for_second_process = multiprocessing.Process(target=work_for_second) # work_for_second_process.start() for sun_process in (work_for_first_process, work_for_second_process): sun_process.start() time.sleep(1) # 休眠一秒是为了 work_for_second_process 子进程 至少能够运行一次 for sun_process in (work_for_first_process, work_for_second_process): work_for_second_process.kill() if work_for_first_process.is_alive(): print('\'work_for_first_process\' 子进程当前存活状态为：True') elif not work_for_second_process.is_alive(): print('\'work_for_second_process\' 子进程当前存活状态为：False') sun_process.join() end_time = time.time() - start_time # 获取执行 循环 结束的时间戳 print('耗时时间为：{}, 进程号为：{}'.format(end_time, os.getpid())) # 获取耗时与进程号 运行结果如下：
通过学习多进程的创建、启动，我们可以充分的体会到进程给我们带来的好处。它可以使我们的脚本程序执行时间进行缩短，从而提高工作效率。
然而多进程也有一些问题：
关于进程的这些问题，其实也并不是不能解决。在后续更新的 进程间的通信 、进程池与进程锁 的章节我们再进行详细的介绍。
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