第一次写文章，最近在做自然语言处理方面的工作，在工作中遇到一些程序跑了很长时间，所以今天看一下python中的多进程，希望能在以后的工作中应用。废话不多说，开始：
多进程的思想：既然你看到这篇文章，一定是在学习和工作中需要多进程的帮助了，应该也知道一些多进程的原理了，在这里我就简单说一下：多进程是充分利用硬件来换取时间的一种手段，简单来讲就是让两件互不干扰的事情并行。举个生活的例子，你做饭的时候一遍炒菜一遍烧水用来煮饺子，烧水和炒菜就是两个互不影响的进程，两个进程共同使用你们家里的点，这也就要求你们家有足够好的电路可以允许炒菜和烧水一起，这也就是对电脑硬件的要求，否者进程太多只会带来麻烦。
在python中多进程使用的包是multiprocessing，不需要安装，直接import使用就可以了，我们先来举一个简单的例子来简单看一下多进程在python中时如何使用的。假设我们想写一个从0累加到1000000000的程序，使用单进程我们可以写成下面的样子：
from multiprocessingimport Pool
import datetime
def add_big(bigNumber):
result =0
for i in range(0, bigNumber+1):
result += i
return result
startTime = datetime.datetime.now()
print(add_big(1000000000))
print(datetime.datetime.now() - startTime) # 计算用的时间
返回的结果是：
500000000500000000
0:00:53.116295
那我们来设计一个双进程的程序，我们想将从0累加到1000000000的的过程分为两个进程：
①从0累加到500000000的；
②从500000001,到1000000000。两个进程的结果在最后相加得出的结果就是我们想要的最终结果，程序如下：
def add_part(part):
"""
计算一个列表的开始到末尾的累加
:parampart:长度为二的列表
:return: 返回累加的和
"""
result =0
for i in range(part[0], part[1] +1):
result += i
return result
if __name__ =='__main__':
startTime = datetime.datetime.now()
with Pool(2) as p:
result_list = p.map(add_part, [[0, 500000000], [500000001, 1000000000]])
print(sum(result_list))
print(datetime.datetime.now() - startTime)
返回的结果是：
500000000500000000
0:00:38.115395
我们看到计算结果是一样的，时间从53下降到38。在上面的程序中我们对进程p调用了它的类方法map()，这里先不用对map方法有很深入的了解，知道其可以向进程池提交目标请求，就是告诉进程池里的进程做什么。Pool(2)是指我们建立了一个池，这个词有多大呢？就是我们传进去的参数2，也就是说这个池中最多有两个并行运行的进程。结合我们的例子，我们在例子中开了两个进程，就是将累加分为了两部分，我们通过改变Pool的参数扩大池的容量，扩大为3，再次运行，结果如下：
500000000500000000
0:00:37.938921
可以看到时间几乎没有变化，说明当池的容量扩大到所有进程总数的时候，在扩大池并不会减少你的时间，就相当于你买了一个由很多孔的插排给烧水和炒菜的锅和电磁炉，并不会减少你炒菜和烧水一起并行的时间。当然，如果池的容量小于进程的数量，就会影响总体的运行时间，就像只有一个插孔，你烧水和炒菜就并行不了了，要在池外进行等候。
这是简单的介绍，python中多进程还有很多内容，比如：多进程的类Process、进程间的交互Queue、进程之间交互Pipe、进程池pool等，请看我在简书下面的文章。
