1. 使用 fork() 方法创建子进程（fork只能用于linux/unix中）。
import os # fork只能用于linux/unix中 pid = os.fork() print("bobby") if pid == 0: # 子进程运行这段 print('子进程 {} ，父进程是： {}.' .format(os.getpid(), os.getppid())) else: # 父进程运行这段 print('我是父进程：{}.'.format(pid)) """ 在 linux 下运行后，会打印： bobby 我是父进程： 24474 bobby 子进程 24474， 父进程是：24473 """fork() 方法创建一个子进程，子进程会将父进程里的数据、代码原样拷贝到子进程当中，父进程依然会向下运行，父子进程都从 fork() 的地方继向下运行。
2. 使用 ProcessPoolExecutor 进行多进程编程。
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutorProcessPoolExecutor 接口跟 ThreadPoolExecutor 的 api 几乎一模一样，具体使用方法可以参照上一篇博客：python线程池 ThreadPoolExecutor 使用详解
3. 使用 multiprocessing 模块进行多进程编程。
（1）multiprocessing.Process
import multiprocessing as mp threads = [] for i in path: threads.append(mp.Process(target=md5sum,args=(i,))) #创建一个multiprocessing.process.Process对象 #执行 for m in threads: m.start() #回收 for m in threads: m.join()（2）使用线程池 multiprocessing.Pool()
def test(): pass # 创建一个multiprocessing.pool.Pool的对象 p1 = mp.Pool(processes =5) #向进程池里添加任务 result = pool.apply_async(test, args=(3,)) # 关闭进程池，阻止更多的任务提交到进程池Pool，待任务完成后，工作进程会退出 p1.close() # 结束工作进程，不再处理未完成的任务 # p.terminate() # 等待工作线程的退出，必须在close()或terminate()之后使用，因被终止的进程需要被父进程调用wait（join等价于wait）,否则进程会成为僵尸进程。 p1.join() print(result.get())(a) Pool里有两种添加子进程的方法:
apply_async 异步添加p1.apply(test) 阻塞式添加，逐步执行，相当于单进程(b) 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。
(c) map() 方法：它融合了map函数和apply_async()函数的功能
(d) p.close()：关闭进程池，阻止更多的任务提交到进程池Pool，待任务完成后，工作进程会退出
(e) p.terminate()：结束工作进程，不再处理未完成的任务
(f) p.join()：等待工作线程的退出，必须在close()或terminate()之后使用，因被终止的进程需要被父进程调用wait（join等价于wait）,否则进程会成为僵尸进程。
参考文章： [Python]multiprocessing
