基于官方文档：
https://docs.python.org/zh-cn/3/library/multiprocessing.html
日乐购，刚才看到的一个博客，写的都不太对，还是基于官方的比较稳妥
我就是喜欢抄官方的，哈哈
通常我们使用Process实例化一个进程，并调用 他的 start() 方法启动它。
这种方法和 Thread 是一样的。
上图中，我写了 p.join() 所以主进程是 等待 子进程执行完后，才执行 print("运行结束")
否则就是反过来了（这个不一定，看你的语句了，顺序其实是随机的）例如：
主进加个 sleep
所以不加join() ,其实子进程和主进程是各干各的，谁也不等谁。都执行完后，文件运行就结束了
上面我们用了 os.getpid() 和 os.getppid() 获取 当前进程，和父进程的id
下面就讲一下，这两个函数的用法：
os.getpid()
返回当前进程的id
os.getppid()
返回父进程的id。 父进程退出后，unix 返回初始化进程（1）中的一个
windows返回相同的id (可能被其他进程使用了)
这也就解释了，为啥我上面 的程序运行多次， 第一次打印的parentid 都是 14212 了。
而子进程的父级 process id 是调用他的那个进程的 id ： 1940
视频笔记：
多进程：使用大致方法：
参考： 进程通信（pipe和queue）
pool.map （函数可以有return 也可以共享内存或queue） 结果直接是个列表
poll.apply_async() （同map,只不过是一个进程，返回结果用 xx.get() 获得）
报错：
参考 ： https://blog.csdn.net/xiemanR/article/details/71700531
把 pool = Pool() 放到 if name == " main ": 下面初始化搞定。
结果：
这个肯定有解释的
测试多进程计算效果：
进程池运行：
结果：
普通计算：
我们同样传入 1 2 10 三个参数测试：
其实对比下来开始快了一半的；
我们把循环里的数字去掉一个 0；
单进程：
多进程：
两次测试 单进程/进程池 分别为 0.669 和 0.772 几乎成正比的。
问题 二：
视图：
post 视图里面
Music 类：
直接报错：
写在 类里面也 在函数里用 self.pool 调用也不行，也是相同的错误。
最后 把 pool = Pool 直接写在 search 函数里面，奇迹出现了：
前台也能显示搜索的音乐结果了
总结一点，进程这个东西，最好 写在 直接运行的函数里面，而不是 一个函数跳来跳去。因为最后可能 是在子进程的子进程运行的，这是不许的，会报错。
还有一点，多进程运行的函数对象，不能是 lambda 函数。也许lambda 虚拟，在内存？？
使用 pool.map 子进程 函数报错，导致整个 pool 挂了:
参考： https://blog.csdn.net/hedongho/article/details/79139606
主要你要，对函数内部捕获错误，而不能让异常抛出就可以了。
关于map 传多个函数参数
我一开始，就是正常思维，多个参数，搞个元祖，让参数一一对应不就行了：
报错：
参考：
https://blog.csdn.net/qq_15969343/article/details/84672527
普通的 process 当让可以穿多个参数，map 却不知道咋传的。
apply_async 和map 一样，不知道咋传的。
最简单的方法：
使用 starmap 而不是 map
结果：
子进程结束
1.8399453163146973
成功拿到结果了
关于map 和 starmap 不同的地方看源码：
关于apply_async() ,我没找到多参数的方法，大不了用 一个迭代的 starmap 实现。哈哈
关于 上面源码里面有 itertools.starmap
itertools 用法参考：
https://docs.python.org/zh-cn/3/library/itertools.html#itertool-functions
有个问题，多进程最好不要使用全部的 cpu , 因为这样可能影响其他任务，所以 在进程池 添加 process 参数 指定，cpu 个数：
上面就是预留了 一个cpu 干其他事的
后面直接使用 Queue 遇到这个问题：
解决：
Manager().Queue() 代替 Queue()
因为 queue.get() 是堵塞型的，所以可以提前判断是不是 空的，以免堵塞进程。比如下面这样：
使用 queue.empty() 空为True
这里是自己写下关于 Python 跟进程相关的 threading 模块的一点笔记，跟有些跟 Linux 调用挺像的，有共通之处。
https://docs.python.org/3/library/threading.html?highlight=threading#thread-objects
直接传入
继承 Thread 重写 run 方法
threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)
group 线程组，未实现
start() 线程就绪
join([timeout]) 阻塞其他线程，直到调用这方法的进程结束或时间到达
RuntimeError: cannot join thread before it is started
get/setName(name) 获取/设置线程名。
isAlive() 返回线程是否在运行。
is/setDaemon(bool): 获取/设置是后台线程（默认前台线程（False））。（在start之前设置）
The entire Python program exits when no alive non-daemon threads are left.
没有非后台进程运行，Python 就退出。
主线程执行完毕后，后台线程不管是成功与否，主线程均停止
t.start()
t.join()
start() 后 join() 会顺序执行，失去线程意义
https://docs.python.org/3/library/threading.html?#lock-objects
Lock属于全局，Rlock属于线程（R的意思是可重入，线程用Lock的话会死锁，来看例子）
acquire(blocking=True, timeout=-1) 申请锁，返回申请的结果
release() 释放锁，没返回结果
https://docs.python.org/3/library/threading.html#condition-objects
可以在构造时传入rlock lock实例，不然自己生成一个。
acquire([timeout])/release(): 与lock rlock 相同
wait([timeout]): 调用这个方法将使线程进入等待池，并释放锁。调用方法前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。
notify(): 调用这个方法将从等待池挑选一个线程并通知，收到通知的线程将自动调用acquire()尝试获得锁定（进入锁定池）；其他线程仍然在等待池中。调用这个方法不会释放锁定。调用方法前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。
notifyAll(): 调用这个方法将通知等待池中所有的线程，这些线程都将进入锁定池尝试获得锁定。调用这个方法不会释放锁定。使用前线程必须已获得锁定，否则将抛出异常。
threading.Semaphore(value=1)
https://docs.python.org/3/library/threading.html#semaphore-objects
acquire(blocking=True, timeout=None)
资源数大于0，减一并返回，等于0时等待，blocking为False不阻塞进程
返回值是申请结果
release()
资源数加1
https://docs.python.org/3/library/threading.html#event-objects
事件内置了一个初始为False的标志
is_set() 返回内置标志的状态
set() 设为True
clear() 设为False
wait(timeout=None) 阻塞线程并等待，为真时返回。返回值只会在等待超时时为False，其他情况为True
https://docs.python.org/3/library/threading.html#timer-objects
threading.Timer(interval, function, args=None, kwargs=None)
第一个参数是时间间隔，单位是秒，整数或者浮点数，负数不会报错直接执行不等待
可以用cancel() 取消
https://docs.python.org/3/library/threading.html#barrier-objects
threading.Barrier(parties, action=None, timeout=None)
调用的进程数目达到第一个设置的参数就唤醒全部进程
wait(timeout=None)
reset() 重置，等待中的进程收到 BrokenBarrierError 错误
