python的multiprocessing模块进程创建、资源回收-Process,Pool

python的multiprocessing有两种创建进程的方式，每种创建方式和进程资源的回收都不太相同，下面分别针对Process,Pool及系统自带的fork三种进程分析。

1.方式一：fork()

举例：

 import os
 pid = os.fork() # 创建一个子进程
 os.wait() # 等待子进程结束释放资源
 pid为0的代表子进程。

缺点：
1.兼容性差，只能在类linux系统下使用，windows系统不可使用；
2.扩展性差，当需要多条进程的时候，进程管理变得很复杂；
3.会产生“孤儿”进程和“僵尸”进程，需要手动回收资源。
优点：
是系统自带的接近低层的创建方式，运行效率高。

2.方式二：Process进程
举例：

 import multiprocessing as ms
 def test():
 pass
 p1 = ms.Process(target=test) # 创建子进程
 p1.start() # 子进程 开始执行
 p1.join() # 等待子进程结束

特点：
1.注意：Process对象可以创建进程，但Process对象不是进程，其删除与否与系统资源是否被回收没有直接的关系。
2.主进程执行完毕后会默认等待子进程结束后回收资源，不需要手动回收资源；join()函数用来控制子进程
    结束的顺序,其内部也有一个清除僵尸进程的函数，可以回收资源；
3.Process进程创建时，子进程会将主进程的Process对象完全复制一份，这样在主进程和子进程各有一个Process
   对象，但是p1.start()启动的是子进程，主进程中的Process对象作为一个静态对象存在，不执行。
4.当子进程执行完毕后，会产生一个僵尸进程，其会被join函数回收，或者再有一条进程开启，start函数也会回收
僵尸进程，所以不一定需要写join函数。
5.windows系统在子进程结束后会立即自动清除子进程的Process对象，而linux系统子进程的Process对象
如果没有join函数和start函数的话会在主进程结束后统一清除。

另外还可以通过继承Process对象来重写run方法创建进程，这里不再赘述。

3.进程池Pool：

 import mutiprocessing as ms
 def test():
 pass
 p1 = Pool(5) # 创建5条进程
 for i in range(10):
 p1.apply_async(test) # 向进程池添加任务
 p1.close() # 关闭进程池，不再接受请求
 po.join() # 等待所有的子进程结束
 while Ture：
 pass

分析：
1.如上，进程池Pool被创建出来后，即使实际需要创建的进程数远远大于进程池的最大上限，p1.apply_async(test)代码
   依旧会不停的执行，并不会停下等待；相当于向进程池提交了10个请求，会被放到一个队列中；
2.但是有一点很重要，当执行完p1 = Pool(5)这条代码后，5条进程已经被创建出来了，只是还没有为他们各自
   分配任务，也就是说，无论有多少任务，实际的进程数只有5条，计算机每次最多5条进程并行。

3.当Pool中有进程任务执行完毕后，这条进程资源会被释放，pool会按先进先出的原则取出一个新的请求给空闲的
   进程继续执行；
4.当Pool所有的进程任务完成后，会产生5个僵尸进程，如果主线程不结束，系统不会自动回收资源，需要调用join函数去回收。
5.创建Pool池时，如果不指定进程最大数量，默认创建的进程数为系统的内核数量.

　　另外还有一种阻塞式添加任务的方法，p1.apply(test)，其每次只能向进程池添加一条任务，然后for循环会被堵塞等待，
直到添加的任务被执行完毕，进程池中的5个进程交替执行新来的任务，相当于单进程了。

进程在windows和linux系统下的对比