概述：
Python中的多进程由multiprocessing模块提供，multiprocessing模块中通过Process和Pool两个类提供多进程服务，除了这两个类以外，还提供了进程锁（RLock，Lock，Event，Condition和 Semaphore）和进程间数据共享（Array、Manager和queues的Queue类）等工具；
由于在Linux中，每一个子进程的数据都是由父进程提供的，每启动一个子进程都克隆一份父进程数据，这样以来，当程序创建大量进程时会消耗大量系统资源，导致系统资源耗尽，此时就出现了multiprocessing模块中Process和Pool两个类，具体这两个类的功能在后续中介绍；
Process类：
Process类的实现是基于fork机制，因此不被windows平台支持
一、使用Process创建多线程：
import os
import multiprocessing
def foo(i):
# 同样的参数传递方法
print("这里是 ", multiprocessing.current_process().name)
print('模块名称:', __name__)
print('父进程 id:', os.getppid()) # 获取父进程id
print('当前子进程 id:', os.getpid()) # 获取自己的进程id
print('------------------------')
if __name__ == '__main__':
for i in range(5):
p = multiprocessing.Process(target=foo, args=(i,))
p.start()输出结果：
这里是 Process-2
模块名称: __mp_main__
父进程 id: 880
当前子进程 id: 5260
--------------
这里是 Process-3
模块名称: __mp_main__
父进程 id: 880
当前子进程 id: 4912
--------------
这里是 Process-4
模块名称: __mp_main__
父进程 id: 880
当前子进程 id: 5176
--------------
这里是 Process-1
模块名称: __mp_main__
父进程 id: 880
当前子进程 id: 5380
--------------
这里是 Process-5
模块名称: __mp_main__
父进程 id: 880
当前子进程 id: 3520
--------------二、进程池Pool类：
上面讲到：程序过多的创建进程导致系统资源过多的被占用，影响系统运行，此时就是体现Pool类的重要性的时候了，通常我们在使用C语言编程时会创建一个进程池，在这里Python直接封装了这个进程池，方便了我们使用，Pool类就是为程序创建一定数目的进程，进程池内部维护了一个进程序列，需要时就去进程池中拿取一个进程，如果进程池序列中没有可供使用的进程，那么程序就会等待，直到进程池中有可用进程为止。
进程池常用的方法：
- apply() 同步执行（串行）
- apply_async() 异步执行（并行）
- terminate() 立刻关闭进程池
- join() 主进程等待所有子进程执行完毕。必须在close或terminate()之后。
- close() 等待所有进程结束后，才关闭进程池
def fun_test(time_f):
#print "pid %s start at %s :", os.gitpid(),time.
time.sleep(time_f)
print "pid num is :", os.getpid()
if __name__ == '__main__':
pool = multiprocessing.Pool(2)
amount = raw_input("Please input pages :")
for i in range(int(amount)):
pool.apply_async(fun_test, (time_t, ))
pool.close()
pool.join()输出结果：
Please input pages :2
pid num is : 20149
pid num is : 20150两个进程异步进行，当执行上述代码是可以看到两个进程同时结束；需要注意的是程序需要先调用pool.close关闭从进程池中继续启用进程，然后调用pool.join等待子进程全部结束；
三、进程间的数据共享
在Linux中，每个子进程的数据都是由父进程提供的，每启动一个子进程就从父进程克隆一份数据。
创建一个进程需要非常大的开销，每个进程都有自己独立的数据空间，不同进程之间通常是不能共享数据的，要想共享数据，一般通过中间件来实现。
3.1使用Array共享数据
对于Array数组类，括号内的“i”表示它内部的元素全部是int类型，而不是指字符“i”，数组内的元素可以预先指定，也可以只指定数组的长度。Array类在实例化的时候必须指定数组的数据类型和数组的大小，类似temp = Array('i', 5)。对于数据类型有下面的对应关系：
'c': ctypes.c_char, 'u': ctypes.c_wchar, 'b': ctypes.c_byte, 'B': ctypes.c_ubyte, 'h': ctypes.c_short, 'H': ctypes.c_ushort, 'i': ctypes.c_int, 'I': ctypes.c_uint, 'l': ctypes.c_long, 'L': ctypes.c_ulong, 'f': ctypes.c_float, 'd': ctypes.c_double
下面是一个多进程修改同一个数组的例子：
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Array
def func(i,temp):
temp[0] += 100
print("进程%s " % i, ' 修改数组第一个元素后----->', temp[0])
if __name__ == '__main__':
temp = Array('i', [1, 2, 3, 4])
for i in range(10):
p = Process(target=func, args=(i, temp))
p.start()运行结果：
进程2 修改数组第一个元素后-----> 101
进程4 修改数组第一个元素后-----> 201
进程5 修改数组第一个元素后-----> 301
进程3 修改数组第一个元素后-----> 401
进程1 修改数组第一个元素后-----> 501
进程6 修改数组第一个元素后-----> 601
进程9 修改数组第一个元素后-----> 701
进程8 修改数组第一个元素后-----> 801
进程0 修改数组第一个元素后-----> 901
进程7 修改数组第一个元素后-----> 10013.2、使用Manager共享数据
通过Manager类也可以实现进程间数据的共享，Manager()返回的manager对象提供一个服务进程，使得其他进程可以通过代理的方式操作Python对象。manager对象支持
list, dict, Namespace, Lock, RLock, Semaphore, BoundedSemaphore, Condition, Event, Barrier, Queue, Value ,Array等多种格式
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Manager
def func(i, dic):
dic["num"] = 100+i
print(dic.items())
if __name__ == '__main__':
dic = Manager().dict()
for i in range(10):
p = Process(target=func, args=(i, dic))
p.start()
p.join()运行结果：
[('num', 100)]
[('num', 101)]
[('num', 102)]
[('num', 103)]
[('num', 104)]
[('num', 105)]
[('num', 106)]
[('num', 107)]
[('num', 108)]
[('num', 109)]3.3使用queues的Queue类共享数据
multiprocessing的queues模块，提供了一个Queue队列类，可以实现进程间的数据共享，如下例所示：
import multiprocessing
from multiprocessing import Process
from multiprocessing import queues
def func(i, q):
ret = q.get()
print("进程%s从队列里获取了一个%s，然后又向队列里放入了一个%s" % (i, ret, i))
q.put(i)
if __name__ == "__main__":
lis = queues.Queue(20, ctx=multiprocessing)
lis.put(0)
for i in range(10):
p = Process(target=func, args=(i, lis,))
p.start()运行结果：
进程1从队列里获取了一个0，然后又向队列里放入了一个1
进程4从队列里获取了一个1，然后又向队列里放入了一个4
进程2从队列里获取了一个4，然后又向队列里放入了一个2
进程6从队列里获取了一个2，然后又向队列里放入了一个6
进程0从队列里获取了一个6，然后又向队列里放入了一个0
进程5从队列里获取了一个0，然后又向队列里放入了一个5
进程9从队列里获取了一个5，然后又向队列里放入了一个9
进程7从队列里获取了一个9，然后又向队列里放入了一个7
进程3从队列里获取了一个7，然后又向队列里放入了一个3
进程8从队列里获取了一个3，然后又向队列里放入了一个8关于queue和Queue，在Python库中非常频繁的出现，很容易就搞混淆了。甚至是multiprocessing自己还有一个Queue类(大写的Q)，一样能实现queues.Queue的功能，导入方式是from multiprocessing import Queue。
参考资料：
http://www.liujiangblog.com/course/python/82
将的很详细，也请大家关注他的其他文章，写的都很好；