摘要：总的来说是对补救多线程在多核操作系统中的一副良药。更多的推荐大家使用模块。假定这是你的银行存款先存后取，结果应该为运行的结果是预想的另外再服务器中会大量使用多进程的方式，，等
官方文档：multiprocessing is a package that supports spawning processes using an API similar to the threading module. The multiprocessing package offers both local and remote concurrency, effectively side-stepping the Global Interpreter Lock by using subprocesses instead of threads。
总的来说是对补救Python多线程在多核操作系统中的一副良药。更多的推荐大家使用multiprocessing 模块。
一些简单使用技巧见介绍
http://blog.csdn.net/dutsoft/...
廖雪峰python教程之多进程
其中最大的区别在于 多线程和多进程最大的不同在于，多进程中，同一个变量，各自有一份拷贝存在于每个进程中，互不影响，而多线程中，所有变量都由所有线程共享
运行环境 Python2.7 ，windows
import time, threading
# 假定这是你的银行存款:
balance = 0
def change_it(n):
# 先存后取，结果应该为0:
global balance
balance = balance + n
balance = balance - n
def run_thread(n):
for i in range(100000):
change_it(n)
t1 = threading.Thread(target=run_thread, args=(5,))
t2 = threading.Thread(target=run_thread, args=(8,))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print(balance)
运行的结果会是一个随机数，就是因为Python的多线程是不安全的，线程之间的调度会影响到其他线程的结果。
#coding=utf-8
import time, threading
lock = threading.Lock()
# 假定这是你的银行存款:
balance = 0
def change_it(n):
# 先存后取，结果应该为0:
global balance
balance = balance + n
balance = balance - n
def run_thread(n):
for i in range(100000):
lock.acquire()
try:
change_it(n)
finally:
lock.release()
t1 = threading.Thread(target=run_thread, args=(5,))
t2 = threading.Thread(target=run_thread, args=(8,))
t1.start()
t2.start()
t1.join()
t2.join()
print(balance)
运行的结果是预想的0
另外再web服务器中会大量使用多进程的方式，gunicorn，uwsgi等
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