语法：Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])
由该类实例化得到的对象，表示一个子进程中的任务（尚未启动） 。
注意：1. 必须使用关键字方式来指定参数；2. args指定的为传给target函数的位置参数，是一个元祖形式，必须有逗号 。
参数介绍：
group：参数未使用，默认值为None 。
target：表示调用对象，即子进程要执行的任务 。
args：表示调用的位置参数元祖 。
kwargs：表示调用对象的字典 。如kwargs = {'name':Jack, 'age':18} 。
name：子进程名称 。
代码：
除了上面这些开启进程的方法之外，还有一种以继承Process的方式开启进程的方式：
通过上面的研究，我们千方百计实现了程序的异步 ， 让多个任务可以同时在几个进程中并发处理，他们之间的运行没有顺序 ， 一旦开启也不受我们控制 。尽管并发编程让我们能更加充分的利用IO资源，但是也给我们带来了新的问题 。
当多个进程使用同一份数据资源的时候，就会引发数据安全或顺序混乱问题，我们可以考虑加锁，我们以模拟抢票为例 ， 来看看数据安全的重要性 。
加锁可以保证多个进程修改同一块数据时，同一时间只能有一个任务可以进行修改，即串行的修改 。加锁牺牲了速度，但是却保证了数据的安全 。
因此我们最好找寻一种解决方案能够兼顾：1、效率高（多个进程共享一块内存的数据）2、帮我们处理好锁问题 。
mutiprocessing模块为我们提供的基于消息的IPC通信机制：队列和管道 。队列和管道都是将数据存放于内存中 队列又是基于（管道+锁）实现的，可以让我们从复杂的锁问题中解脱出来，我们应该尽量避免使用共享数据，尽可能使用消息传递和队列 ， 避免处理复杂的同步和锁问题，而且在进程数目增多时，往往可以获得更好的可获展性（后续扩展该内容） 。
线程
Python的threading模块
Python 供了几个用于多线程编程的模块，包括 thread, threading 和 Queue 等 。thread 和 threading 模块允许程序员创建和管理线程 。thread 模块 供了基本的线程和锁的支持，而 threading 供了更高级别 ， 功能更强的线程管理的功能 。Queue 模块允许用户创建一个可以用于多个线程之间 共享数据的队列数据结构 。
python创建和执行线程
创建线程代码
1. 创建方法一:
2. 创建方法二:
进程和线程都是实现多任务的一种方式 ， 例如：在同一台计算机上能同时运行多个QQ（进程),一个QQ可以打开多个聊天窗口（线程） 。资源共享：进程不能共享资源，而线程共享所在进程的地址空间和其他资源，同时，线程有自己的栈和栈指针 。所以在一个进程内的所有线程共享全局变量 ， 但多线程对全局变量的更改会导致变量值得混乱 。
代码演示:
得到的结果是：
首先需要明确的一点是GIL并不是Python的特性，它是在实现Python解析器(CPython)时所引入的一个概念 。就好比C++是一套语言（语法）标准，但是可以用不同的编译器来编译成可执行代码 。同样一段代码可以通过CPython，PyPy ， Psyco等不同的Python执行环境来执行（其中的JPython就没有GIL） 。
那么CPython实现中的GIL又是什么呢？GIL全称Global Interpreter Lock为了避免误导，我们还是来看一下官方给出的解释：
主要意思为:
因此 ， 解释器实际上被一个全局解释器锁保护着 ， 它确保任何时候都只有一个Python线程执行 。在多线程环境中，Python 虚拟机按以下方式执行:
由于GIL的存在 ， Python的多线程不能称之为严格的多线程 。因为多线程下每个线程在执行的过程中都需要先获取GIL，保证同一时刻只有一个线程在运行 。
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