Python中join()的作用：（菜鸟网络） join([time]): 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用中止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生
看着定义大致明白，但是自己确不好理解。主要的功能就是多线程的线程独占，让此时只有一个线程运行。
1.子线程为什么需要join？
join阻塞主线程，可以让主线程获得子线程的处理结果。
如果没有join，由于子线程sleep，尚未append到tmp_list，例子中print tmp_list为空列表，join后即能在append执行后print出来。
如果不需要子线程的处理结果，那么可以不join，当然join了也没啥影响。
2.为什么要写成for循环join的形式？
这个在上文方式二中即提出了，可以即让子线程异步执行，又让主线程等待结果。
最近接触一个项目，要在多个虚拟机中运行任务，参考别人之前项目的代码，采用了多进程来处理，于是上网查了查python中的多进程
一、先说说Queue（队列对象）
Queue是python中的标准库，可以直接import 引用，之前学习的时候有听过著名的“先吃先拉”与“后吃先吐”，其实就是这里说的队列，队列的构造的时候可以定义它的容量，别吃撑了，吃多了，就会报错,构造的时候不写或者写个小于1的数则表示无限多
import Queue
q = Queue.Queue(10)
向队列中放值(put)
q.put(‘yang')
q.put(4)
q.put([‘yan','xing'])
在队列中取值get()
默认的队列是先进先出的
>>>q.get()
‘yang'
>>>q.get()
4
>>>q.get()
[‘yan', ‘xing']
当一个队列为空的时候如果再用get取则会堵塞，所以取队列的时候一般是用到
get_nowait()方法，这种方法在向一个空队列取值的时候会抛一个Empty异常
所以更常用的方法是先判断一个队列是否为空，如果不为空则取值
队列中常用的方法
Queue.qsize() 返回队列的大小
Queue.empty() 如果队列为空，返回True,反之False
Queue.full() 如果队列满了，返回True,反之False
Queue.get([block[, timeout]]) 获取队列，timeout等待时间
Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)
非阻塞 Queue.put(item) 写入队列，timeout等待时间
Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False)
二、multiprocessing中使用子进程概念
from multiprocessing import Process
可以通过Process来构造一个子进程
p = Process(target=fun,args=(args))
再通过p.start()来启动子进程
再通过p.join()方法来使得子进程运行结束后再执行父进程
from multiprocessing import Process
import os
# 子进程要执行的代码
def run_proc(name):
print 'Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid())
if __name__=='__main__':
print 'Parent process %s.' % os.getpid()
p = Process(target=run_proc, args=('test',))
print 'Process will start.'
p.start()
p.join()
print 'Process end.'
三、在multiprocessing中使用pool
如果需要多个子进程时可以考虑使用进程池(pool)来管理
from multiprocessing import Pool
from multiprocessing import Pool
import os, time
def long_time_task(name):
print 'Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid())
start = time.time()
time.sleep(3)
end = time.time()
print 'Task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (end - start))
if __name__=='__main__':
print 'Parent process %s.' % os.getpid()
p = Pool()
for i in range(5):
p.apply_async(long_time_task, args=(i,))
print 'Waiting for all subprocesses done...'
p.close()
p.join()
print 'All subprocesses done.'
pool创建子进程的方法与Process不同，是通过
p.apply_async(func,args=(args))实现，一个池子里能同时运行的任务是取决你电脑的cpu数量，如我的电脑现在是有4个cpu，那会子进程task0,task1,task2,task3可以同时启动，task4则在之前的一个某个进程结束后才开始
上面的程序运行后的结果其实是按照上图中1，2，3分开进行的，先打印1，3秒后打印2，再3秒后打印3
代码中的p.close()是关掉进程池子，是不再向里面添加进程了，对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕，调用join()之前必须先调用close()，调用close()之后就不能继续添加新的Process了。
当时也可以是实例pool的时候给它定义一个进程的多少
如果上面的代码中p=Pool(5)那么所有的子进程就可以同时进行
三、多个子进程间的通信
多个子进程间的通信就要采用第一步中说到的Queue，比如有以下的需求，一个子进程向队列中写数据，另外一个进程从队列中取数据，
#coding:gbk
from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random
# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
for value in ['A', 'B', 'C']:
print 'Put %s to queue...' % value
q.put(value)
time.sleep(random.random())
# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
while True:
if not q.empty():
value = q.get(True)
print 'Get %s from queue.' % value
time.sleep(random.random())
else:
break
if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue，并传给各个子进程：
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw，写入:
pw.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# 启动子进程pr，读取:
pr.start()
pr.join()
# pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:
print '所有数据都写入并且读完'
四、关于上面代码的几个有趣的问题
if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue，并传给各个子进程：
q = Queue()
p = Pool()
pw = p.apply_async(write,args=(q,))
pr = p.apply_async(read,args=(q,))
p.close()
p.join()
print '所有数据都写入并且读完'
如果main函数写成上面的样本，本来我想要的是将会得到一个队列，将其作为参数传入进程池子里的每个子进程，但是却得到
RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance
的错误，查了下，大意是队列对象不能在父进程与子进程间通信，这个如果想要使用进程池中使用队列则要使用multiprocess的Manager类
if __name__=='__main__':
manager = multiprocessing.Manager()
# 父进程创建Queue，并传给各个子进程：
q = manager.Queue()
p = Pool()
pw = p.apply_async(write,args=(q,))
time.sleep(0.5)
pr = p.apply_async(read,args=(q,))
p.close()
p.join()
print '所有数据都写入并且读完'
这样这个队列对象就可以在父进程与子进程间通信，不用池则不需要Manager，以后再扩展multiprocess中的Manager类吧
关于锁的应用，在不同程序间如果有同时对同一个队列操作的时候，为了避免错误，可以在某个函数操作队列的时候给它加把锁，这样在同一个时间内则只能有一个子进程对队列进行操作，锁也要在manager对象中的锁
#coding:gbk
from multiprocessing import Process,Queue,Pool
import multiprocessing
import os, time, random
# 写数据进程执行的代码:
def write(q,lock):
lock.acquire() #加上锁
for value in ['A', 'B', 'C']:
print 'Put %s to queue...' % value
q.put(value)
lock.release() #释放锁
# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
while True:
if not q.empty():
value = q.get(False)
print 'Get %s from queue.' % value
time.sleep(random.random())
else:
break
if __name__=='__main__':
manager = multiprocessing.Manager()
# 父进程创建Queue，并传给各个子进程：
q = manager.Queue()
lock = manager.Lock() #初始化一把锁
p = Pool()
pw = p.apply_async(write,args=(q,lock))
pr = p.apply_async(read,args=(q,))
p.close()
p.join()
print '所有数据都写入并且读完'
