一，线程与进程的区别

纲领：进程是资源分配的最小单位，线程是CPU调度的最小单位

听老师傅说，在python上线程作用不大，最好还是使用多进程。

二，简单使用multiprocessing

检测一下电脑性能如何：

import multiprocessing

print('子进程的列表：{}'.format(multiprocessing.active_children()))
print('电脑的CPU数量：{}'.format(multiprocessing.cpu_count()))
print('现在运行的进程：{}'.format(multiprocessing.current_process()))

简单使用一下多进程： 

from multiprocessing import Process

def fun(arg):
    print('hellow world:', arg)

if __name__ == '__main__':
    # 通过对Process类进行实例化创建一个子进程
    p = Process(target=fun1, args=("balala",))
    p.start()# 进程开始
    p.join() # 进程等待p停止，才执行下一行代码
    print('end')

三，多次调用一个函数

from multiprocessing import Process

def fun(arg):
    print('hellow world:', arg)

if __name__ == '__main__':
    # 通过对Process类进行实例化创建一个子进程
    pros = []
    for i in range(4):
        p = Process(target=fun1, args=("balala",))
        p.start()# 进程开始
        pros.append(p)
    for pro in pros:
        pro.join() # 进程等待p停止，才执行下一行代码
    print('end')

四，多进程共享字典

from multiprocessing import Process, Manager

def fun(arg):
    print('hellow world:', arg)
    ans[arg] = arg

if __name__ == '__main__':
    # 通过对Process类进行实例化创建一个子进程
    pros = []
    ans = Manager().dict()
    for i in range(4):
        p = Process(target=fun1, args=("balala",))
        p.start()# 进程开始
        pros.append(p)
    for pro in pros:
        pro.join() # 进程等待p停止，才执行下一行代码
    print('end')
    print(ans)

应该不会报错吧？！？