在新创建的子进程中，会把父进程的所有信息复制一份，它们之间的数据互不影响。
1.使用os.fork()创建
该方式只能用于Unix/Linux操作系统中，在windows不能用。
import os
# 注意，fork函数，只在Unix/Linux/Mac上运行，windows不可以
pid = os.fork()
# 子进程永远返回0，而父进程返回子进程的ID。
if pid == 0:
print('子进程')
else:
print('父进程')
2.使用Process类类创建
multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象，下面的例子演示了启动一个子进程并等待其结束：
from multiprocessing import Process
import time
def test(name, age):
for i in range(5):
print("--test--%s\t%d" % (name, age))
time.sleep(1)
print("子进程结束")
if __name__ == '__main__':
p = Process(target=test, args=("aaa", 18))
p.start()
# 等待进程实例执⾏结束，或等待多少秒；
p.join() # 等待的最长时间
print("主进程结束")
"""
输出结果：
--test--aaa 18
--test--aaa 18
--test--aaa 18
--test--aaa 18
--test--aaa 18
子进程结束
主进程结束
"""
join()方法表示主进程等待子进程执行完成后继续往下执行，如果把join()注释掉，则主进程开启子进程后不停顿继续往下执行，然后等待子进程完成程序结束。
把join()方法注释掉的结果：
"""
输出结果：
主进程结束
--test--aaa 18
--test--aaa 18
--test--aaa 18
--test--aaa 18
--test--aaa 18
子进程结束
"""
3.使用Process子类创建
创建新的进程还能够使用类的方式，可以自定义一个类，继承Process类，每次实例化这个类的时候，就等同于实例化一个进程对象，请看下面的实例：
from multiprocessing import Process
import time
import os
class MyProcess(Process):
def __init__(self):
# 如果子类要重写__init__是必须要先调用父类的__init__否则会报错
# Process.__init__(self)
super(MyProcess,self).__init__()
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# 重写Porcess的run()方法
def run(self):
print("子进程(%s)开始执行，父进程(%s)" % (os.getpid(), os.getppid()))
for i in range(5):
print("--1--")
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
t_start = time.time()
p = MyProcess()
p.start()
# p.join()
print("main")
for i in range(5):
print("--main--")
time.sleep(1)
4.使用进程池Pool创建
当需要创建的子进程数量不多时，可以直接利用multiprocessing中的Process动态成生多个进程，但如果是上百甚至上千个目标，手动的去创建进程的工作量巨大，此时就可以用到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，当有新的请求提交到Pool中时，如果池还没有满，那么就会创建一个新的进程用来执行该请求；但如果池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，请看下面的实例：
from multiprocessing import Pool
import os
import time
def worker(num):
# for i in range(3):
print("----pid=%d num=%d---" % (os.getpid(), num))
time.sleep(1)
if __name__ == '__main__':
# 定义一个进程池，最大进程数3
pool = Pool(3)
for i in range(10):
print("---%d--" % i)
# 使用非阻塞方式调用func（并行执行)，一般用这个。
# apply堵塞方式必须等待上一个进程退出才能执行下一个进程,用的不多。
pool.apply_async(worker, (i,))
# 关闭进程池
pool.close()
# 等待所有子进程结束，主进程一般用来等待
pool.join() # 进程池后面无操作时必须有这句
