pythonのマルチプロセスシミュレーションの完全な支払い

＃！は/ usr / binに/のpython 
＃- * -コーディング：UTF-8 - * - 
''」@auther：mr.qin
@IDE：pycharm '' '

tool.Commonのインポート *
 から tool.request_data_change_to_StrEncodeの輸入request_data_change_to_str
 から tool.tencent_cloud_mysql_connect 輸入Mysql_operation
 インポート時
 のインポート要求
 からマルチプロセッシングインポートプロセスを、キュー、プール、マネージャー、ロック
 輸入OS

my_op = Mysql_operation（）
get_data = ''」order_sn order_info限界100から、ORDER_ID選択します。''」
データ = my_op.sql_operation（get_data）
data_to_str = request_data_change_to_str（）
ロック = ロック（）

デフtestDoWeChatNotify（Q）：
    fwh_order_dict = {}
    fwh_order_id_list、fwh_order_sn_list = []、[]
     であれば   、データ=！ （）：
         用でのデータ：
            fwh_order_id = [ ' ORDER_ID ' ]
            fwh_order_sn = [ ' order_sn ' ]
            fwh_order_id_list.append（fwh_order_id）
            fwh_order_sn_list.append（fwh_order_sn）
        fwh_order_dict [ ' fwh_order_id ' ] = fwh_order_id_list
        fwh_order_dict [ ' fwh_order_sn ' ] = fwh_order_sn_list
         ＃印刷（ "....プット％sのキューを" ％（fwh_order_dict））
        q.put（fwh_order_dict）


    リターン q.qsize（） ＃は、キューの数を返します。


デフasynchronousPay_process（Q、ORDER_ID、order_sn）：
     もし   （！データ= （））：
        url_wechat_success_huidiao = fwh_test_api + ' /インデックス/注文/ doWeChatNotify ' 
        data_wechat_success_huidiao = data_to_str.requestDataToStr_firefoxAndChrome_fwh（''」order_sn：{}
ORDER_ID：{}
meth_id：4
タイムスタンプ：157129653969
記号：0687b01b300b9e300d3996a9d2173f1380973e5a ''」.format（order_sn、ORDER_ID））
        ＃のプリント（data_wechat_success_huidiao） 
        request_wechat_success_huidiao = requests.post（URL = url_wechat_success_huidiao、ヘッダー= headers_form_urlencoded、データ= data_wechat_success_huidiao）
        response_wechat_success_huidiao = request_wechat_success_huidiao.json（）
         IF  ' オーダーステータスエラー、不払いにするためのための'  に response_wechat_success_huidiao [ ' MSG ' ]：
             印刷（data_wechat_success_huidiao）
        ＃の     印刷（request_wechat_success_huidiao.json（））
    他：
         印刷（' 支払命令を保留することは空です' ）


デフrun_multiprocess（）：
    P =プール（9 ）
    Q = マネージャー（）。待ち行列（）
    サイズ = リスト（範囲（testDoWeChatNotify（Q）））
    情報 = q.get（）
     のための I における範囲（LEN（インフォ[ ' fwh_order_id ' ]））：
        lock.acquire（） ＃プラスミューテックス
        ＃の印刷（ '現在のプロセス{}、{}親プロセスID'形式（os.getpid（）、os.getppid（））） 
        p.apply_async（FUNC = asynchronousPay_process、
                               引数 =（Q、インフォ[ ' fwh_order_id ' ] [i]は、インフォ[ ' fwh_order_sn ' ] [I]））
        lock.release（） ＃ロックを解除するには

    p.close（）
    p.join（）



もし __name__ == " __main__ " ：
    START_TIME = time.time（）  ＃のコンピュータプログラムの開始時刻
    run_multiprocess（）
    ＃Q =マネージャー（）。キュー（） 
    ＃のサイズ=リスト（レンジ（testDoWeChatNotify（Q））） 
    ＃の情報= q.get（） 
    ＃Iのためにありますレンジ（LEN（インフォ[ 'fwh_order_id']））： 
    ＃     asynchronousPay_process（Q、インフォ[ 'fwh_order_id'] [I]、インフォ[ 'fwh_order_sn'] [I]）
    を印刷（' プログラム加工{：} .2f ' .format（time.time（） - START_TIME））  ＃計算合計時間プログラム

アイデア：アイデアと同様のマルチスレッド、しかしと異なるモジュール、マルチプロセスを使用 theradingとシミュレーション、マルチスレッドモジュールマルチプロセッシング
multiprocessing.Queue（）またはmultiprocessing.Manager（）キュー（）、マルチスレッド使用queue.Queue（）を使用して、マルチプロセス・キュー、apply_async方法は、非ブロッキングである（非同期）バージョン法を適用する、キューは実際に改善された実行速度を導入、プロテスト：以上40秒で100件の注文を支払うために使用する複数のプロセスの前に、使用後の5.x秒で、
ルートコンピュータのパフォーマンスが何らかの関係を持つことになります！
問題：
　　私は、パッケージを完了するために、クラスを使用するデバッグが、長い時間のためのデバッグの過程においては、問題（ではない一般的な発行キュー）が、兄のアドバイスを忘れて、
　　スレッドの2数はより開始し（工程8つのスレッド）100を開始した立ち上げ、なぜマルチプロセスは、より高速な実行速度になりますか？（参加を用いた場合の間）
　　3.要求は、要求を繰り返すことになりますが、一度だけ（私は8コースを作成し、なぜ一度だけ繰り返します）
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